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Salah Eddine Bekhouche
Salah Eddine Bekhouche
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AffectFlow-DINO 通过不确定性感知预测提升面部情感估计
研究人员开发了 AffectFlow-DINO，一个用于从面部图像进行多任务情感估计的新系统。该系统通过添加一个条件校正流头部来扩展标准架构，使其能够模拟面部表情中的歧义并提供不确定性感知的预测。基于 DINOv3 主干，AffectFlow-DINO 可联合估计效价-唤醒度，对八种面部表情进行分类，并检测十二个动作单元，在第 11 届 ABAW 挑战赛中显著优于官方基线。
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新型AI模型TMF-RSE通过多模态融合改进肺部严重程度评分
研究人员开发了TMF-RSE，一个新颖的三模态深度学习框架，旨在从医学影像中准确评分肺部疾病的严重程度。该框架整合了来自2D胸部输入的表观特征、来自肺部分割掩码的结构特征以及来自视觉语言模型的语义特征。TMF-RSE还结合了证据回归，以提供严重程度预测和不确定性估计，在Per-COVID-19 CT和RALO数据集上优于现有的基于Transformer的基线模型。