本文基于深度卷积神经网络构建了遥感图像分类基准测试集,包含256×256和128×128像素的子数据集。研究了遥感图像中的密集物体计数,构建了大规模计数数据集,并设计了新型神经网络生成密度图。此外,通过与OpenStreetMap连接,创建了包含260万个图像-文本对的视觉-语言数据集SkyScript,提升了模型在多模态任务中的表现。
本研究构建了大规模视觉语言数据集Quilt-1M,包含100万个图像和文本样本,提升了多模态组织病理学问答系统的性能。提出的PathLDM模型在生成组织病理学图像方面表现优异,并推动了医学图像分析的进展。
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