наукоследЧетыре частые задачи и их названия
- image classification — определить класс всего изображения.
- object detection — найти объекты и их рамки.
- semantic segmentation — присвоить класс каждому пикселю.
- 3D reconstruction — восстановить трёхмерную форму или сцену по изображениям.
Примеры точных запросов
Основная рубрика arXiv — cs.CV. Добавьте к задаче тип данных: satellite imagery для спутниковых снимков, medical image для медицинских изображений или video для видео.
Первое условие для «Сложного запроса» ищет сегментацию спутниковых изображений. Второе — работы о трёхмерной реконструкции.
cat:cs.CV AND all:"semantic segmentation" AND all:satellite
(cat:cs.CV AND all:"3D reconstruction")Как настроить уведомления
Откройте в боте «Добавить тему» → arXiv → «Ключевую фразу» и отправьте object detection, semantic segmentation или 3D reconstruction. Бот ответит «Добавлено». Для общего обзора области можно вместо фразы выбрать «Раздел arXiv» и отправить cs.CV.
В «Последних работах» проверьте, подходят ли найденные типы изображений. При необходимости уточните условие через «Сложный запрос».
Что сравнивать в найденных работах
Найдите название датасета, размер изображений и метрику. Для детекции часто приводят AP, для сегментации — IoU или Dice, для реконструкции — геометрическую ошибку; эти числа отвечают на разные вопросы. Если собираетесь запускать модель, посмотрите также скорость, объём памяти и наличие обученных весов.
Английские термины для поиска
- object detection
- обнаружение объектов
- semantic segmentation
- семантическая сегментация
- 3D reconstruction
- трёхмерная реконструкция
Готовые примеры для бота
cat:cs.CVall:"semantic segmentation"all:"3D reconstruction"Нажмите «Настроить подписку в Telegram», выберите подходящий пример и подтвердите его в боте.
Частые вопросы
Как найти работы только по медицинским изображениям?
Добавьте medical image и, если нужно, вид исследования: MRI, CT или ultrasound. Для клинической части вопроса посмотрите также биомедицинские источники.