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元学习代表性嵌入进行皮肤镜图像的少样本分类
本文旨在提高元学习以用于分类皮肤镜图像,通过使用少样本学习(few-shot learning)和元学习方法,实验结果表明,本文的方法能够显着提高皮肤镜图像的分类性能。
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2 years ago
基于 DatasetGAN 的医学影像应用:初步研究
利用现代生成对抗网络训练的 DatasetGAN 可以高质量合成带分割信息的图像,本研究探索 DatasetGAN 在医学成像中的应用,并就其独特特征提出三项优化建议,进而使用合成数据集训练了一个预定义的图像分割技术。结果表明 Datase
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2 years ago
利用合成训练数据提高深度学习质量检测的泛化能力
通过生成合成图像来解决领域不稳定性问题,从而使训练的深度学习模型更加稳健。我们描述了我们的合成数据生成管道和我们的深度学习方法来回答这些问题。
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2 years ago
ICCV
野外环境下的细粒度识别:一种多任务域自适应方法
本研究探讨了细粒度领域适应的概念并提出了基于属性的多任务适应损失来解决现有细粒度目标识别模型无法准确分类野外图像的问题,通过在一组新的细粒度数据集上的实验证明了该算法可以显著提高准确性。
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7 years ago
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