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2d representation
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自监督的医学图像数据可视化
通过自监督学习方法和数据增强,例如 SimCLR、BYOL 或 DINO,可以获得语义上有意义的图像数据集表示,并在有监督微调之前被广泛使用。最近的自监督学习方法 $t$-SimCNE 使用对比学习直接训练适用于可视化的 2D 表示。当应用
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4 months ago
使用基于自编码器的内容感知 2D 表示法识别时间序列中的随机性:以黑洞数据为例
本研究提出一种基于自编码器的 2D 表示法,用于对时间序列进行分类,从而理解底层物理过程。使用联合时间和频率维度特征的内容感知的 1D 时间序列到 2D 表示的转换被提出。使用 421 个合成时间序列训练了 EfficientNetv2-S
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a year ago
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