論文の概要: Computer Vision For COVID-19 Control: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09420v2
- Date: Tue, 5 May 2020 06:01:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 04:05:20.277337
- Title: Computer Vision For COVID-19 Control: A Survey
- Title(参考訳): 新型コロナウイルス対策のためのコンピュータビジョン:調査
- Authors: Anwaar Ulhaq, Asim Khan, Douglas Gomes, Manoranjan Paul
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、人口に対する大きな脅威との戦いに、緊急に貢献する必要性を喚起している。
人工知能のサブフィールドとしてのコンピュータビジョンは、医療における様々な複雑な問題の解決に成功している。
本調査は、新型コロナウイルスのパンデミックに対するコンピュータビジョンの取り組みについて、利用可能な文献の予備的なレビューを提供することを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.032488704661903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has triggered an urgent need to contribute to the fight
against an immense threat to the human population. Computer Vision, as a
subfield of Artificial Intelligence, has enjoyed recent success in solving
various complex problems in health care and has the potential to contribute to
the fight of controlling COVID-19. In response to this call, computer vision
researchers are putting their knowledge base at work to devise effective ways
to counter COVID-19 challenge and serve the global community. New contributions
are being shared with every passing day. It motivated us to review the recent
work, collect information about available research resources and an indication
of future research directions. We want to make it available to computer vision
researchers to save precious time. This survey paper is intended to provide a
preliminary review of the available literature on the computer vision efforts
against COVID-19 pandemic.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、人口に対する大きな脅威との戦いに、緊急に貢献する必要が生じた。
人工知能のサブフィールドであるコンピュータビジョンは、医療における様々な複雑な問題の解決に成功し、新型コロナウイルス(COVID-19)対策に貢献する可能性がある。
コンピュータービジョンの研究者たちは、新型コロナウイルス(COVID-19)対策の効果的な方法を考案し、グローバルなコミュニティにサービスを提供しようとしている。
毎日、新しいコントリビューションが共有されています。
最近の研究を見直し、利用可能な研究資源に関する情報を収集し、今後の研究の方向性を示すことを動機付けました。
貴重な時間を節約するために、コンピュータビジョン研究者に提供したいのです。
本調査は、新型コロナウイルスのパンデミックに対するコンピュータビジョンの取り組みについて、利用可能な文献の予備的なレビューを提供する。
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