基於特徵融合的雙分支網絡用於超聲圖像分割
本文提出了一種名為 DBF-Net 的新型雙分支網絡，用於超聲圖像分割，該網絡通過特徵融合模塊整合身體和邊界信息，並引入特徵交互以提高分割精度。
特徴融合を用いたデュアルブランチネットワーク、DBF-Netによる超音波画像セグメンテーション
本稿では、物体とその境界の関係性を学習することで、超音波画像のセグメンテーション精度、特に境界の精度を向上させる新しい深層学習モデル、DBF-Netを提案する。
DBF-Net: A Dual-Branch Network with Feature Fusion for Enhanced Ultrasound Image Segmentation by Leveraging Body and Boundary Information
DBF-Net is a novel deep learning architecture that improves the accuracy of ultrasound image segmentation, particularly at lesion boundaries, by fusing information from both body and boundary features.
利用 RAW 數據提升真實世界超分辨率：揭示隱藏細節的新範式
本文提出利用低分辨率 RAW 圖像中包含的豐富細節信息來提升真實世界超分辨率模型的性能，克服了傳統僅依賴 RGB 圖像的限制。
숨겨진 디테일을 드러내다: 실세계 초고해상도를 위한 RAW 데이터 강화 패러다임
저해상도 RAW 데이터를 활용하여 기존 RGB 기반 초고해상도 모델의 디테일 표현 능력을 향상시키는 새로운 패러다임을 제시합니다.
RAWデータを用いた現実世界の超解像技術：隠れたディテールの解明
現実世界の画像超解像技術（Real SR）において、低解像度RGB画像に加えてRAWデータを利用することで、より高精細で忠実度の高い画像を生成できる。
Enhancing Real-World Image Super-Resolution Using RAW Image Data
Incorporating RAW image data significantly improves the quality and detail of real-world image super-resolution by mitigating the detail loss inherent in traditional RGB-based methods.
실제 HDRTV 사전 정보 통합을 통한 우수한 SDRTV-HDRTV 변환: 특징 매핑 갭을 넘어서
본 논문에서는 사전 학습된 HDRTV 정보를 활용하여 SDRTV를 HDRTV로 변환하는 새로운 방법인 RealHDRTVNet을 제안하며, 이를 통해 기존 방법보다 사실적이고 향상된 HDRTV 영상을 생성합니다.
現実世界のHDRTV事前情報を統合した、優れたSDRTV-to-HDRTV変換を実現する、特徴マッピングの限界を超えた新たな手法
本稿では、従来のSDRTV-to-HDRTV変換手法の限界を超え、現実世界のHDRTVコンテンツの事前情報を統合することで、より高品質で汎用性の高い変換を実現する新しい手法を提案する。
RealHDRTVNet: Enhancing SDRTV-to-HDRTV Conversion Using Real HDRTV Priors for Improved Accuracy and Generalization
Directly embedding real HDRTV priors into the SDRTV-to-HDRTV conversion process significantly improves accuracy and generalization compared to traditional feature mapping methods by constraining the solution space and enabling the network to learn from a diverse set of real-world HDRTV characteristics.
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