Компьютерная наука > Компютерное видение и распознавание модели [представлено 24 июля 2026 года] Название: MoSGTE: Модернизированная государственная и космическая гтинги для сегментации кожи PDF HTML (экспериментальная) Резюме: Сегментация повреждений кожи имеет решающее значение для надежного дерматологического диагноза с помощью компьютера, однако существующие модели на основе конвульсии и трансформатора часто пытаются совместно зафиксировать пространственные зависимости и тонкие детали границ при ограниченных вычислительных бюджетах. Такой компромисс между моделированием глобального контекста и локализацией при пограничном понимании часто приводит к пересегментации, фрагментарным прогнозам или недостающим тонкими периферийными структурами. Для решения этой задачи мы предлагаем MOSSGate - модуль подсвечивания и воспроизведения для U-Net, который интегрирует i) пограничный пространственный глянцевый режим в целях ограничения распространения на большие расстояния информативных регионов; ii) внешний модулятор памяти, обеспечивающий динамический контроль при адаптации выборки; iii) параллельную 2D модель состояния пространства для эффективного глобального агрегирования с линейной сложностью. Предлагаемый проект позволяет адаптивно распространять информацию с учетом контекста при сохранении острых и точных границ поражения. Широкие эксперименты по критериям МСОК 2017 года и МСОК-2018 продемонстрировали высокую степень точности, достигнув соответственно 86,3% и 85,9% мюг. и…
МОСГСТ: Модифицированное состояние-космосовое плавание памяти для сегментации кожей
arXiv:2609.20181v1 Annuate Type: New Humber Abstract: Точные сегментации повреждений кожи имеют решающее значение для надежного дерматологического диагноза с помощью компьютеров, однако существующие модели на основе композиции и трансформаторов часто пытаются совместно зафиксировать пространственные зависимости дальнего радиуса действия и тонкие пограничные детали при ограниченных вычислительных бюджетах. Такой компромисс между моделированием глобального контекста и локализацией при пограничном понимании часто приводит к пересегментации, фрагментарным прогнозам или недостающим тонкими периферийными структурами. Для решения этой задачи мы предлагаем MOSSGate - модуль подсвечивания и воспроизведения для U-Net, который интегрирует i) пограничный пространственный глянцевый режим в целях ограничения распространения на большие расстояния информативных регионов; ii) внешний модулятор памяти, обеспечивающий динамический контроль при адаптации выборки; iii) параллельную 2D модель состояния пространства для эффективного глобального агрегирования с линейной сложностью. Предлагаемый проект позволяет адаптивно распространять информацию с учетом контекста, сохраняя при этом остроту и точность