Jul, 2023

手术图像识别的模块化神经网络方法

PDF
TL;DR深度学习应用在最近几年取得了很多成功，尤其是在计算机视觉领域，卷积神经网络取得了可靠的结果。而自我训练和模块化学习是解决数据访问、标注和问题复杂性的有效方法，能提高分类性能和数据标注分割的准确性。
发现论文，激发创造
  • 模块化元学习

    本文提出了一种学习一组神经网络模块并以不同方式组合的策略，并通过重复使用模块来实现组合概括，提高机器人相关问题的性能。

    Jun, 2018

  • 独立模块化网络

    该论文探讨神经网络的组成特性以及地位，提出了一种基于模块化的网络结构，利用预定的角色将模块拆分，同时提供对模块崩溃问题的解决方案，提高了整个网络的鲁棒性和解析准确性。

    Jun, 2023

  • 模块化网络：学习分解神经计算

    本研究提出了一种基于条件计算的灵活选择神经模块的训练算法，该算法能够提高深度学习中的模型容量而不需要过多的计算资源和训练时间，并且在图像识别和语言建模任务中实现了比现有方法更好的性能。

    Nov, 2018

  • 神经网络学习中复杂性管理的一种手段：模块化

    提出一种模块化的神经网络设计方法，将神经网络分解为控制模块和多个实现基本操作的功能模块，以提高训练速度、训练稳定性和可维护性，并通过比较整体和模块化神经网络在排序问题上的表现来说明模块化概念，同时讨论了在模块化神经网络中出现的一些问题。

    Feb, 2019

  • 多标签皮肤病变分类的自监督多模态学习

    通过最大化不同视角下的镜检和临床图像之间的相似性，聚类分析生成模拟的伪多标签以及利用标签关系来改善多模态皮肤病变分类的自监督学习算法比其他现有自监督学习算法在七点皮肤病变数据集上获得了更好的性能。

    Oct, 2023

  • 基于多任务字典学习的卷积神经网络在纵向图像计算机辅助诊断中的应用

    本文介绍了一种基于卷积神经网络的深度学习多任务字典学习框架，使用 MSCC 方法学习不同的任务，以预测未来认知临床得分，并在公开的神经影像队列中应用模型进行临床测量预测，取得了优异的结果。

    Aug, 2017

  • 医学图像半监督分割中的变换一致自组织模型

    本文提出一种半监督方法用于医学图像分割。该方法包括深度学习、正则化、自举等关键技术，并在多个医学图像数据集上进行了验证和表现优于其他方法。

    Feb, 2019

  • 面向任务的模块化网络用于零样本组合学习

    提出一种基于模块化体系结构和任务驱动的深度神经网络，能够在零样本情况下进行组合推理和分类，并在广义零样本分类问题上使用小模块优于现有方法。

    May, 2019

  • 通过核函数配对学习模块化深度学习

    本文提出了一种基于模块化学习的深度神经网络构造及优化方法，利用弱监督方法学习各模块之间的隐层特征，从而实现高效的标签利用，可实现 94.88% 的准确率，同时还具有模型设计和实现的简单性、可维护性和重用性，适用于迁移学习领域。

    May, 2020

  • 多模态医学图像的多任务深度学习分割

    本文研究使用单个卷积神经网络对不同成像模式下的医学图像进行分割的方法，实验结果表明这种方法在不同任务中具有相当的分割性能，证明了卷积神经网络结构的高容量性。因此，可以在医学实践中使用单个系统进行自动分割任务，而无需进行任务特定的训练。

    Apr, 2017