手动检查粪便涂片样品以鉴定寄生卵的存在非常耗时，只能由专家进行。因此，需要自动化系统来解决此问题，因为它可以与严重的肠道寄生虫感染有关。本文回顾了微观图像中关于寄生卵检测和分类的ICIP 2022挑战。我们描述了此应用程序的新数据集，该数据集是同类数据集的最大数据集。参与者在挑战中使用的方法及其结果及其结果进行了汇总和讨论。

原生动物和蠕虫寄生虫引起的IPI是人类在LMIC中最常见的感染之一。他们被认为是严重的公共卫生问题，因为它们会引起各种各样的潜在有害健康状况。研究人员一直在开发模式识别技术，用于在微观图像中自动鉴定寄生虫卵。现有解决方案仍然需要改进以减少诊断错误并产生快速，高效和准确的结果。我们的论文解决了这一点，并提出了一个多模式学习探测器，以将寄生卵定位并将其分为11个类别。实验是在新型的Chula-Parasiteegg-11数据集上进行的，该数据集用于训练具有有效网络V2主链和有效网络-B7+SVM的效率电脑模型。该数据集有来自11个类别的11,000个显微镜培训图像。我们的结果显示出强劲的性能，精度为92％，F1得分为93％。此外，IO分布说明了检测器的高定位能力。

Indonesia holds the second-highest-ranking country for the highest number of malaria cases in Southeast Asia. A different malaria parasite semantic segmentation technique based on a deep learning approach is an alternative to reduce the limitations of traditional methods. However, the main problem of the semantic segmentation technique is raised since large parasites are dominant, and the tiny parasites are suppressed. In addition, the amount and variance of data are important influences in establishing their models. In this study, we conduct two contributions. First, we collect 559 microscopic images containing 691 malaria parasites of thin blood smears. The dataset is named PlasmoID, and most data comes from rural Indonesia. PlasmoID also provides ground truth for parasite detection and segmentation purposes. Second, this study proposes a malaria parasite segmentation and detection scheme by combining Faster RCNN and a semantic segmentation technique. The proposed scheme has been evaluated on the PlasmoID dataset. It has been compared with recent studies of semantic segmentation techniques, namely UNet, ResFCN-18, DeepLabV3, DeepLabV3plus and ResUNet-18. The result shows that our proposed scheme can improve the segmentation and detection of malaria parasite performance compared to original semantic segmentation techniques.

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

The 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focused on maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV), and organized several subchallenges in this domain: (i) UAV-based Maritime Object Detection, (ii) UAV-based Maritime Object Tracking, (iii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and (iv) USV-based Maritime Obstacle Detection. The subchallenges were based on the SeaDronesSee and MODS benchmarks. This report summarizes the main findings of the individual subchallenges and introduces a new benchmark, called SeaDronesSee Object Detection v2, which extends the previous benchmark by including more classes and footage. We provide statistical and qualitative analyses, and assess trends in the best-performing methodologies of over 130 submissions. The methods are summarized in the appendix. The datasets, evaluation code and the leaderboard are publicly available at https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.

水果苍蝇是果实产量最有害的昆虫物种之一。在AlertTrap中，使用不同的最先进的骨干功能提取器（如MobiLenetv1和MobileNetv2）的SSD架构的实现似乎是实时检测问题的潜在解决方案。SSD-MobileNetv1和SSD-MobileNetv2表现良好并导致AP至0.5分别为0.957和1.0。YOLOV4-TINY优于SSD家族，在AP@0.5中为1.0;但是，其吞吐量速度略微慢。

人行道挑战的数据科学（DSPC）旨在通过提供一个基准的数据集和代码来加速自动化视觉系统，以进行路面状况监测和评估，以创新和开发机器学习算法，这些算法已准备就绪，可以准备好练习。行业使用。比赛的第一版吸引了来自8个国家的22支球队。要求参与者自动检测和分类从多个来源捕获的图像中存在的不同类型的路面遇险，并且在不同的条件下。竞争是以数据为中心的：通过利用各种数据修改方法（例如清洁，标签和增强），团队的任务是提高预定义模型体系结构的准确性。开发了一个实时的在线评估系统，以根据F1分数对团队进行排名。排行榜的结果显示了机器在路面监控和评估中提高自动化的希望和挑战。本文总结了前5个团队的解决方案。这些团队提出了数据清洁，注释，增强和检测参数调整领域的创新。排名最高的团队的F1得分约为0.9。本文以对当前挑战效果很好的不同实验的综述以及对模型准确性的任何显着提高的审查进行了综述。

钢管广泛应用于高风险和高压场景，如石油，化学，天然气，页岩气等。如果钢管存在一些缺陷，则会导致严重的不良后果。在深度学习领域应用对象检测管道焊接缺陷检测和识别可以有效提高检验效率，促进工业自动化的发展。大多数前辈使用了用于检测钢管焊缝焊缝的缺陷的传统计算机视觉方法。然而，传统的计算机视觉方法依赖于先验知识，并且只能通过单个功能检测缺陷，因此很难完成多缺陷分类的任务，而深度学习是端到端。在本文中，提出了最先进的单级物体检测算法YOLOV5应用于钢管焊接缺陷检测领域，并与两级代表性对象检测算法进行比较，更快R-CNN。实验结果表明，将YOLOV5应用于钢管焊接缺陷检测，可以大大提高精度，完成多分类任务，符合实时检测的标准。

面部检测是为了在图像中搜索面部的所有可能区域，并且如果有任何情况，则定位面部。包括面部识别，面部表情识别，面部跟踪和头部姿势估计的许多应用假设面部的位置和尺寸在图像中是已知的。近几十年来，研究人员从Viola-Jones脸上检测器创造了许多典型和有效的面部探测器到当前的基于CNN的CNN。然而，随着图像和视频的巨大增加，具有面部刻度的变化，外观，表达，遮挡和姿势，传统的面部探测器被挑战来检测野外面孔的各种“脸部。深度学习技术的出现带来了非凡的检测突破，以及计算的价格相当大的价格。本文介绍了代表性的深度学习的方法，并在准确性和效率方面提出了深度和全面的分析。我们进一步比较并讨论了流行的并挑战数据集及其评估指标。进行了几种成功的基于深度学习的面部探测器的全面比较，以使用两个度量来揭示其效率：拖鞋和延迟。本文可以指导为不同应用选择合适的面部探测器，也可以开发更高效和准确的探测器。

腕骨骨折是医院的常见情况，特别是在紧急服务中。医生需要来自各种医疗设备的图像，以及患者的病史和身体检查，正确诊断这些骨折并采用适当的治疗。本研究旨在使用腕X射线图像的深度学习进行骨折检测，以帮助专门在现场专门的医生，特别是在骨折的诊断中工作。为此目的，使用从Gazi大学医院获得的腕X射线图像数据集的基于深度学习的物体检测模型来执行20个不同的检测程序。这里使用了DCN，动态R_CNN，更快的R_CNN，FSAF，Libra R_CNN，PAA，RetinAnet，Regnet和具有各种骨架的基于SABL深度学习的物体检测模型。为了进一步改进研究中的检测程序，开发了5种不同的集合模型，后来用于改革集合模型，为我们的研究开发一个独一无二的检测模型，标题为腕骨骨折检测组合（WFD_C）。根据检测到总共26种不同的骨折，检测结果的最高结果是WFD_C模型中的0.8639平均精度（AP50）。本研究支持华为土耳其研发中心，范围在持续的合作项目编码071813中，华为大学，华为和Medskor。

在这项研究中，提出了一种集成检测模型，即Swin-Transformer-Yolov5或Swin-T-Yolov5，用于实时葡萄酒葡萄束检测，以继承Yolov5和Swin-Transformer的优势。该研究是针对2019年7月至9月的两种不同的霞多丽（始终白色或白色混合浆果皮肤）和梅洛（白色或白色混合浆果皮肤）的研究。从2019年7月至9月。 -yolov5，其性能与几个常用/竞争性对象探测器进行了比较，包括更快的R-CNN，Yolov3，Yolov4和Yolov5。在不同的测试条件下评估了所有模型，包括两个不同的天气条件（阳光和多云），两个不同的浆果成熟度（不成熟和成熟）以及三个不同的阳光方向/强度（早晨，中午和下午）进行全面比较。此外，Swin-t-Yolov5的预测葡萄束数量与地面真实值进行了比较，包括在注释过程中的现场手动计数和手动标记。结果表明，拟议的SWIN-T-YOLOV5的表现优于所有其他研究的葡萄束检测模型，当天气多云时，最高平均平均精度（MAP）和0.89的F1得分的97％。该地图分别比更快的R-CNN，Yolov3，Yolov4和Yolov5大约大约44％，18％，14％和4％。当检测到未成熟的浆果时，Swin-T-Yolov5获得了最低的地图（90％）和F1分数（0.82），其中该地图大约比相同的浆果大约40％，5％，3％和1％。此外，在将预测与地面真相进行比较时，Swin-T-Yolov5在Chardonnay品种上的表现更好，最多可达到R2的0.91和2.36根均方根误差（RMSE）。但是，它在Merlot品种上的表现不佳，仅达到R2和3.30的RMSE的0.70。

从汽车和交通检测到自动驾驶汽车系统，可以将街道对象的对象检测应用于各种用例。因此，找到最佳的对象检测算法对于有效应用它至关重要。已经发布了许多对象检测算法，许多对象检测算法比较了对象检测算法，但是很少有人比较了最新的算法，例如Yolov5，主要是侧重于街道级对象。本文比较了各种单阶段探测器算法； SSD MobilenetV2 FPN-Lite 320x320，Yolov3，Yolov4，Yolov5L和Yolov5S在实时图像中用于街道级对象检测。该实验利用了带有3,169张图像的修改后的自动驾驶汽车数据集。数据集分为火车，验证和测试；然后，使用重新处理，色相转移和噪音对其进行预处理和增强。然后对每种算法进行训练和评估。基于实验，算法根据推论时间及其精度，召回，F1得分和平均平均精度（MAP）产生了不错的结果。结果还表明，Yolov5L的映射@.5 of 0.593，MobileNetV2 FPN-Lite的推理时间最快，而其他推理时间仅为3.20ms。还发现Yolov5s是最有效的，其具有Yolov5L精度和速度几乎与MobilenetV2 FPN-Lite一样快。这表明各种算法适用于街道级对象检测，并且足够可行，可以用于自动驾驶汽车。

组织学图像中核和腺体的实例分割是用于癌症诊断，治疗计划和生存分析的计算病理学工作流程中的重要一步。随着现代硬件的出现，大规模质量公共数据集的最新可用性以及社区组织的宏伟挑战已经看到了自动化方法的激增，重点是特定领域的挑战，这对于技术进步和临床翻译至关重要。在这项调查中，深入分析了过去五年（2017-2022）中发表的原子核和腺体实例细分的126篇论文，进行了深入分析，讨论了当前方法的局限性和公开挑战。此外，提出了潜在的未来研究方向，并总结了最先进方法的贡献。此外，还提供了有关公开可用数据集的概括摘要以及关于说明每种挑战的最佳性能方法的巨大挑战的详细见解。此外，我们旨在使读者现有研究的现状和指针在未来的发展方向上开发可用于临床实践的方法，从而可以改善诊断，分级，预后和癌症的治疗计划。据我们所知，以前没有工作回顾了朝向这一方向的组织学图像中的实例细分。

胎儿镜检查激光​​光凝是一种广泛采用的方法，用于治疗双胞胎输血综合征（TTTS）。该过程涉及光凝病理吻合术以调节双胞胎之间的血液交换。由于观点有限，胎儿镜的可操作性差，可见性差和照明的可变性，因此该程序尤其具有挑战性。这些挑战可能导致手术时间增加和消融不完全。计算机辅助干预措施（CAI）可以通过识别场景中的关键结构并通过视频马赛克来扩展胎儿镜观景领域，从而为外科医生提供决策支持和背景意识。由于缺乏设计，开发和测试CAI算法的高质量数据，该领域的研究受到了阻碍。通过作为MICCAI2021内窥镜视觉挑战组织的胎儿镜胎盘胎盘分割和注册（FETREG2021）挑战，我们发布了第一个Largescale Multencentre TTTS数据集，用于开发广义和可靠的语义分割和视频摩擦质量algorithms。对于这一挑战，我们发布了一个2060张图像的数据集，该数据集是从18个体内TTTS胎儿镜检查程序和18个简短视频剪辑的船只，工具，胎儿和背景类别的像素通道。七个团队参与了这一挑战，他们的模型性能在一个看不见的测试数据集中评估了658个从6个胎儿镜程序和6个短剪辑的图像的图像。这项挑战为创建通用解决方案提供了用于胎儿镜面场景的理解和摩西式解决方案的机会。在本文中，我们介绍了FETREG2021挑战的发现，以及报告TTTS胎儿镜检查中CAI的详细文献综述。通过这一挑战，它的分析和多中心胎儿镜数据的发布，我们为该领域的未来研究提供了基准。

截至2017年，鱼类产品约占全球人类饮食的16％。计数作用是生产和生产这些产品的重要组成部分。种植者必须准确计算鱼类，以便这样做技术解决方案。开发了两个计算机视觉系统，以自动计算在工业池塘中生长的甲壳类幼虫。第一个系统包括带有3024x4032分辨率的iPhone 11摄像头，该摄像头在室内条件下从工业池塘中获取图像。使用该系统进行了两次实验，第一部实验包括在一天的增长阶段，在9,10的一天中使用iPhone 11相机在特定照明条件下获得的200张图像。在第二个实验中，用两个设备iPhone 11和索尼DSCHX90V摄像机拍摄了一个幼虫工业池。使用第一个设备（iPhone 11）测试了两个照明条件。在每种情况下，都获得了110张图像。该系统的准确性为88.4％的图像检测。第二个系统包括DSLR Nikon D510相机，具有2000x2000分辨率，在工业池塘外进行了七次实验。在幼虫生长阶段的第1天获取图像，从而获得了总共700张图像。该系统的密度为50的精度为86％。一种基于Yolov5 CNN模型开发的算法，该算法自动计算两种情况的幼虫数量。此外，在这项研究中，开发了幼虫生长函数。每天，从工业池塘手动取几个幼虫，并在显微镜下进行分析。确定生长阶段后，就获得了幼虫的图像。每个幼虫的长度都是通过图像手动测量的。最合适的模型是Gompertz模型，其拟合指数的良好性r平方为0.983。

在此贡献中，我们使用一种合奏深度学习方法来组合两个单个单阶段探测器（即Yolov4和Yolact）的预测，目的是检测内窥镜图像中的伪像。这种整体策略使我们能够改善各个模型的鲁棒性，而无需损害其实时计算功能。我们通过训练和测试两个单独的模型和各种集合配置在“内窥镜伪影检测挑战”数据集中证明了方法的有效性。广泛的实验表明，在平均平均精度方面，合奏方法比单个模型和以前的作品的优越性。

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

基于深度学习的路面裂缝检测方法通常需要大规模标签，具有详细的裂缝位置信息来学习准确的预测。然而，在实践中，由于路面裂缝的各种视觉模式，裂缝位置很难被手动注释。在本文中，我们提出了一种基于深域适应的裂缝检测网络（DDACDN），其学会利用源域知识来预测目标域中的多类别裂缝位置信息，其中仅是图像级标签可用的。具体地，DDACDN首先通过双分支权重共享骨干网络从源和目标域中提取裂缝特征。并且在实现跨域自适应的努力中，通过从每个域的特征空间聚合三尺度特征来构建中间域，以使来自源域的裂缝特征适应目标域。最后，该网络涉及两个域的知识，并接受识别和本地化路面裂缝的培训。为了便于准确的培训和验证域适应，我们使用两个具有挑战性的路面裂缝数据集CQu-BPDD和RDD2020。此外，我们构建了一个名为CQu-BPMDD的新型大型沥青路面多标签疾病数据集，其中包含38994个高分辨率路面疾病图像，以进一步评估模型的稳健性。广泛的实验表明，DDACDN优于最先进的路面裂纹检测方法，以预测目标结构域的裂缝位置。

对象检测是自动驾驶中的一个全面研究的问题。但是，在鱼眼相机的情况下，它的探索相对较少。强烈的径向失真破坏了卷积神经网络的翻译不变性电感偏置。因此，我们提出了自动驾驶的木观鱼眼检测挑战，这是CVPR 2022年全向计算机视觉（OMNICV）的一部分。这是针对鱼眼相机对象检测的首批比赛之一。我们鼓励参与者设计在没有纠正的情况下对鱼眼图像的本地工作的模型。我们使用Codalab根据公开可用的Fisheye数据集主持竞争。在本文中，我们提供了有关竞争的详细分析，该分析吸引了120个全球团队的参与和1492份提交的参与。我们简要讨论获胜方法的细节，并分析其定性和定量结果。

糖尿病足溃疡分类系统使用伤口感染（伤口内的细菌）和缺血（限制血供给）作为重要的临床指标治疗和预测伤口愈合。研究使用自动化计算机化方法在糖尿病足伤中使用自动化计算机化方法的使用和缺血的使用是有限的，这是有限的，因为存在的公开可用数据集和严重数据不平衡存在。糖尿病脚溃疡挑战2021提供了一种具有更大量数据集的参与者，其总共包括15,683只糖尿病足溃疡贴剂，用于训练5,734，用于测试，额外的3,994个未标记的贴片，以促进半监督和弱的发展 - 监督深度学习技巧。本文提供了对糖尿病足溃疡攻击2021中使用的方法的评估，并总结了从每个网络获得的结果。最佳性能的网络是前3种型号的结果的集合，宏观平均F1分数为0.6307。