Buchumschlag

State of the art applications of deep learning within tracking and detecting marine debris: A survey

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Moorton, Zoe, Kurt, Zeyneb, Woo, Wai Lok
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Leaf diseases detection using deep learning methods
von: Fatimi, El Houcine El
Veröffentlicht: (2024)

Hybrid deep convolution model for lung cancer detection with transfer learning
von: Saxena, Sugandha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving deep learning with prior knowledge and cognitive models: A survey on enhancing explainability, adversarial robustness and zero-shot learning
von: Mumuni, Fuseinin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Searching for internal symbols underlying deep learning
von: Lee, Jung H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Defect detection using weakly supervised learning
von: Sevetlidis, Vasileios, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Challenges in explaining deep learning models for data with biological variation
von: Tětková, Lenka, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Xeno-learning: knowledge transfer across species in deep learning-based spectral image analysis
von: Sellner, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

STIED: A deep learning model for the SpatioTemporal detection of focal Interictal Epileptiform Discharges with MEG
von: Fernández-Martín, Raquel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Detection of subclinical atherosclerosis by image-based deep learning on chest x-ray
von: Gallone, Guglielmo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PATCH: a deep learning method to assess heterogeneity of artistic practice in historical paintings
von: Van Horn, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Classifying point clouds at the facade-level using geometric features and deep learning networks
von: Tan, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Virtual Mines -- Component-level recycling of printed circuit boards using deep learning
von: Mohsin, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning image representations for anomaly detection: application to discovery of histological alterations in drug development
von: Zingman, Igor, et al.
Veröffentlicht: (2022)

HCR-Net: A deep learning based script independent handwritten character recognition network
von: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Deep learning for precipitation nowcasting: A survey from the perspective of time series forecasting
von: An, Sojung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable concept mappings of MRI: Revealing the mechanisms underlying deep learning-based brain disease classification
von: Tinauer, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RS-MOCO: A deep learning-based topology-preserving image registration method for cardiac T1 mapping
von: Huang, Chiyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automated identification of Ichneumonoidea wasps via YOLO-based deep learning: Integrating HiresCam for Explainable AI
von: Pinheiro, Joao Manoel Herrera, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MelNet: A Real-Time Deep Learning Algorithm for Object Detection
von: Azadvatan, Yashar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-learned representation-guided latent diffusion model for breast cancer classification in deep ultraviolet whole surface images
von: Afshin, Pouya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How to select slices for annotation to train best-performing deep learning segmentation models for cross-sectional medical images?
von: Zhang, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comprehensive framework for evaluation of deep neural networks in detection and quantification of lymphoma from PET/CT images: clinical insights, pitfalls, and observer agreement analyses
von: Ahamed, Shadab, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Pixel-level Scene Understanding in One Token: Visual States Need What-is-Where Composition
von: Lee, Seokmin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fourier Amplitude and Correlation Loss: Beyond Using L2 Loss for Skillful Precipitation Nowcasting
von: Yan, Chiu-Wai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Configuring Data Augmentations to Reduce Variance Shift in Positional Embedding of Vision Transformers
von: Kim, Bum Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Disrupting Diffusion-based Inpainters with Semantic Digression
von: Son, Geonho, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stochastic Subsampling With Average Pooling
von: Kim, Bum Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

deepTerra -- AI Land Classification Made Easy
von: Wilkinson, Andrew Keith
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised Domain Adaptation within Deep Foundation Latent Spaces
von: Kangin, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Water quality polluted by total suspended solids classified within an Artificial Neural Network approach
von: Soto, I. Luviano, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PIF: Anomaly detection via preference embedding
von: Leveni, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Fourier shapes to probe the geometric world of deep neural networks
von: Wang, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Referential communication in heterogeneous communities of pre-trained visual deep networks
von: Mahaut, Matéo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rolling the dice for better deep learning performance: A study of randomness techniques in deep neural networks
von: Altarabichi, Mohammed Ghaith, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Influence of color correction on pathology detection in Capsule Endoscopy
von: Agossou, Bidossessi Emmanuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

De-biasing facial detection system using VAE
von: Kandge, Vedant V., et al.
Veröffentlicht: (2022)

NECO: NEural Collapse Based Out-of-distribution detection
von: Ammar, Mouïn Ben, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Disappearance of Timestep Embedding in Modern Time-Dependent Neural Networks
von: Kim, Bum Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring the Camera Bias of Person Re-identification
von: Song, Myungseo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine learning and machine learned prediction in chest X-ray images
von: Garrett, Shereiff, et al.
Veröffentlicht: (2025)