Компьютерные науки > Комплектное видение и распознавание моделей [представлено 17 сентября 2026 года] Название: FreqDINO+: Модель многоцелевого видения частот для универсального ультразвукового анализа PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Ультраразвуковый анализ снимка играет решающую роль в диагностике рака и дородовой диагноз, однако всеобъемлющая оценка требует совместного решения таких задач, как сегментация повреждений и классификация доброкачественных микроэлементов. В то время как недавние модели, лежащие в основе видения, продемонстрировали замечательные универсальные представления, их потенциал для ультразвука ограничен значительным разрывом между доменами и естественными изображениями. Существующие методы, как правило, позволяют отладить кодеры тяжелого видения для отдельных задач и сопряжены с существенными расчетными накладками при одновременном игнорировании основополагающих общих особенностей различных задач. В этой работе мы предлагаем FreqDINO++, модель многоцелевого видения для универсального ультразвукового анализа с помощью частоты. Сначала мы введем многоцелевой адаптер (MR-Adapter) для поддержки эффективной с точки зрения параметров интеграции общих и специфических знаний по задачам, а затем проект по расширению характеристик частотности ($2 долл. США-усиление) предназначен для отражения богатых многомасштабных характеристик ультразвуковых изображений; кроме того, проект по согласованию задач (TC-Decoder) разработан для содействия сотрудничеству между…
FRECDINO++: Модель многоцелевого перспективного анализа с учетом частотности
arXiv:2609.20340v1 Annualce Type: New Humber: UltraShould Shipple Analysis играет ключевую роль в диагностике рака и дородовой диагностики, однако всеобъемлющая оценка требует совместного решения таких задач, как сегментация повреждений и классификация доброкачественных микроэлементов. В то время как недавние модели, лежащие в основе видения, продемонстрировали замечательные универсальные представления, их потенциал для ультразвука ограничен значительным разрывом между доменами и естественными изображениями. Существующие методы, как правило, позволяют отладить кодеры тяжелого видения для отдельных задач и сопряжены с существенными расчетными накладками при одновременном игнорировании основополагающих общих особенностей различных задач. В этой работе мы предлагаем FreqDINO++, модель многоцелевого видения для универсального ультразвукового анализа с помощью частоты. Сначала мы введем многоцелевой адаптер (MR-Adapter) для поддержки эффективной с точки зрения параметров интеграции общих и специфических знаний по задаче, при этом показываемый частотами усовершенствователь характеристик (F$2 долл.-усилитель) равен t