Tsinghua University（清华大学）

GeoEyes: On-Demand Visual Focusing for Evidence-Grounded Understanding of Ultra-High-Resolution Remote Sensing Imagery

GeoEyes: 面向超高清遥感影像证据驱动理解的按需视觉聚焦

Fengxiang Wang, Mingshuo Chen, Yueying Li, Yajie Yang, Yifan Zhang, Long Lan, Xue Yang, Hongda Sun, Yulin Wang, Di Wang, Jun Song, Jing Zhang, Bo Du

机构 * National University of Defense Technology, China（国防科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications, China（北京邮电大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； Wuhan University, China（武汉大学） ； Chinese Academy of Science, China（中国科学院） ； Tsinghua University, China（清华大学） ； Renmin University of China, China（中国人民大学） 纠错

AI总结 GeoEyes通过分阶段训练框架，结合冷启动数据集和代理强化学习方法，解决超高清遥感影像中证据获取不足的问题，提升视觉问答任务的准确性。

Retinal OCT Synthesis with Denoising Diffusion Probabilistic Models for Layer Segmentation

利用去噪扩散概率模型进行视网膜OCT合成以实现分层分割

Yuli Wu, Weidong He, Dennis Eschweiler, Ningxin Dou, Zixin Fan, Shengli Mi, Peter Walter, Johannes Stegmaier

机构 * Institute of Imaging and Computer Vision, RWTH Aachen University（成像与计算机视觉研究所，亚琛RWTH大学） ； Bio-manufacturing Engineering Laboratory of Tsinghua SIGS, Tsinghua University（清华大学SIGS生物制造工程实验室） ； Shenzhen Eye Hospital（深圳眼科医院） ； Department of Ophthalmology, RWTH Aachen University（眼科部，亚琛RWTH大学） 纠错

AI总结 本文提出利用DDPMs合成视网膜OCT图像，通过知识迁移提升分割精度，展示其在减少人工标注需求方面的潜力。

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Journal ref 2024 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)