My Rethinking of Intelligent and Deep AI
â Kao Panboonyuen
KAO introduces a novel AI-math framework for restoring satellite imagery using diffusion models, specifically optimized for very high-resolution (VHR) datasets like DeepGlobe and Massachusetts Roads. It features two key innovations: Latent Space Conditioning for efficient optimization without retraining, and Explicit Propagation to enhance stability via forward-backward fusion. KAO sets a new benchmark for image restoration by balancing performance, scalability, and computational efficiency.
Road segmentation in remote sensing is vital for urban planning, traffic monitoring, and autonomous driving. GuidedBox introduces an end-to-end framework leveraging a teacher model to generate pseudo-labels, with novel noise-aware confidence scoring and pixel loss. It outperforms state-of-the-art methods on the Massachusetts Roads Dataset (AP50 = 0.9231) and shows robustness across SpaceNet and DeepGlobe datasets.
āļāļĢ.āļāļĩāļĢāļāļāļĻāđ āļāļēāļāļāļļāļāļĒāļ·āļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĩāđāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļāđāļāļāļ·āđāļ âāļāļĢ.āđāļāđāļēâ āđāļāđāļ āļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļđāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļāđāļēāļāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđ
āđāļāļĒāļāļąāļāļāļļāļāļąāļāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļŦāļĨāļąāļāļāļĩāđ MARSAIL (Motor AI Recognition Solution Artificial Intelligence Laboratory)
āļāļķāđāļāđāļāđāļ āļŦāđāļāļāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļāļ§āļŦāļāđāļēāļāļĩāđāļāļđāļĢāļāļēāļāļēāļĢāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ AI āļāļąāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļāļĢāļ°āļāļąāļāļ āļąāļĒāļĢāļāļĒāļāļāđ
āđāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē āļāļĢ.āđāļāđāļē āļŠāļģāđāļĢāđāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļ āļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāļ āļŠāļēāļāļēāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ (āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļāļĢāļāļļāļĐāļāļĩāļāļąāļāļāļīāļ)
āļāļēāļ āļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ āđāļāļĒāđāļāđāļĢāļ°āļĒāļ°āđāļ§āļĨāļēāđāļāļĩāļĒāļ 2 āļāļĩāļāļĢāļķāđāļ āļ āļēāļĒāđāļāđāļāļēāļĢāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļ
āļāļļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļāļĢāļāļļāļĐāļāļĩāļāļąāļāļāļīāļ 100 āļāļĩāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ āđāļĨāļ° āļāļļāļ 90 āļāļĩāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ
āļāđāļāļāļŦāļāđāļēāļāļĩāđ āļŠāļģāđāļĢāđāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļ āļāļĢāļīāļāļāļēāđāļ āđāļāļŠāļēāļāļēāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļāļāļēāļāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒāđāļāđāļāļāļąāļ āļ āļēāļĒāđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āđāļ§āļĨāļē
1 āļāļĩāļāļĢāļķāđāļ āļ āļēāļĒāđāļāđ āļāļļāļāļāļļāļāļŦāļāļļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļąāļāļāļīāļāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ
āđāļāļ·āđāļāđāļāļĨāļīāļĄāļāļĨāļāļāļ§āđāļĢāļāļēāļŠāļāļĩāđāļāļĢāļ°āļāļēāļāļŠāļĄāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļāđāļēāļāļĒāļđāđāļŦāļąāļ§āļāļĢāļāđāļāļĢāļīāļāļāļĢāļ°āļāļāļĄāļēāļĒāļļāļāļĢāļ 72 āļāļĢāļĢāļĐāļē
āđāļāļĒāļŠāļģāđāļĢāđāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāļāđāļāđāđāļāļ§āļąāļĒāđāļāļĩāļĒāļ 27 āļāļĩ
āļāļķāđāļāļŠāļ°āļāđāļāļāļāļķāļ āļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļĄāļļāđāļāļĄāļąāđāļāđāļāđāļŠāđāļāļāļēāļāļ§āļīāļāļēāļāļēāļĢāļāļĒāđāļēāļāļāļąāļāđāļāļ
āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļĢ.āđāļāđāļēāļĒāļąāļāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļ āļāļļāļāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ āļāļēāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢ The Second Century Fund (C2F) āđāļ Track A
āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļŦāļĨāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāļāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļŠāļđāļ āļāļāļāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ
āđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļĩāđāļĄāļĩ āļāļīāļāļāļīāļāļĨāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļ§āļāļāļēāļĢāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ AI āđāļāļĢāļ°āļāļąāļāđāļĨāļ
āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļŦāļāļķāđāļāđāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļāļĒāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļŦāļēāļāļĢāļļāļāļēāļāļīāļāļļāļāļĢāļąāļāļāļĢāļ°āļĢāļēāļāļāļēāļāļāļļāļ Global Young Scientists Summit (GYSS) āļāļĢāļ°āļāļģāļāļĩ 2025
āļāļēāļ āļŠāļĄāđāļāđāļāļāļĢāļ°āļāļāļīāļĐāļāļēāļāļīāļĢāļēāļāđāļāđāļē āļāļĢāļĄāļŠāļĄāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļāļĢāļąāļāļāļĢāļēāļāļŠāļļāļāļēāļŊ
āļāļĢ.āđāļāđāļēāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļĨāļķāļāļāļķāđāļāđāļāļŠāļēāļāļē Computer Vision āļāļĩāđāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļāļąāļāļāļēāļĢāļĢāļđāđāļāļģāļ§āļąāļāļāļļ āļāļĩāļ
āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāđāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāļāļāļāļ āļēāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļ Geospatial Intelligence
āļāļĩāđāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļ§āđāļāļĩāļĒāļĄāđāļĨāļ°āļ āļēāļāļāđāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļāļēāļĻāđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāļīāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđ
āļāļĩāļāļāļąāđāļāļĒāļąāļāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāļāļąāļ Human-AI Interaction
āļāļķāđāļāđāļāđāļāļŦāļąāļ§āđāļāļŠāļģāļāļąāļāļāļāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļĩāđāđāļāđāļēāđāļāđāļĨāļ°āļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļāļĄāļāļļāļĐāļĒāđāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ
āļāđāļ§āļĒāļāļĨāļāļēāļāļāļĩāđ āđāļāļāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļ§āļīāļŠāļąāļĒāļāļąāļĻāļāđāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļāļāļāļēāļāļāļāļāļ AI
āļāļĢ.āđāļāđāļēāļāļķāļāđāļāđāļāļŦāļāļķāđāļāđāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĄāļāļāļāļĒāđāļēāļāļĒāļīāđāļāđāļ āļ§āļāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļĒāļēāļāļēāļĢāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļēāļāļĨ
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