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传统方法的超越：乳腺超声诊断的多任务网络
乳腺超声在癌症诊断中起着重要作用，是一种非侵入性、具有成本效益的方法，在肿瘤定位和癌症分类任务中深度学习的发展使得许多基于 CNN 的方法被广泛研究。在本研究中，我们旨在重新设计和构建端到端多任务架构，以进行分割和分类。通过我们提出的方法，
PDF6 months ago
ESSAformer: 高效率超光谱图像超分辨率的转换器
通过引入 SCC 作为注意力矩阵并利用 ESSA 技术，提出了 ESSAformer 网络用于超分辨率任务，提升了高光谱图像的视觉质量和定量结果。
PDFa year ago
ECCVCNSNet: 一种用于影子去除的清洁导向影子网络
提出了一种基于 CNN 的另类解决方案，即 CNSNet，通过 SOAN 模块和 SAAT 模块中的阴影掩模来引导阴影区域的修复，并取得了超越三个基准数据集的阴影去除效果。
PDF2 years ago
CVPR无源域自适应语义分割
通过知识迁移和自监督学习，提出了一种基于 source-free 的语义分割域适应框架 SFDA，它可以在只有一个经过良好训练的源模型和一个未标注的目标域数据集的情况下，在语义分割中恢复和保存源域知识。
PDF3 years ago
KDD用于雷达干扰抑制的量化神经网络
本文研究基于 CNN 的雷达信号去噪和抗干扰的量化技术，比较了不同网络结构和大小的量化潜力，并分析了由于雷达频率带干扰而导致的环境感知问题。
PDF4 years ago
学习通用和身份鉴别的面部防欺诈表示
该论文提出了一种基于 CNN 的面部反欺骗检测方法，使用总成对混淆（TPC）损失和快速域适应（FDA）组件来提高泛化性能和适用性，同时进行面部反欺骗和面部识别的多任务学习。实验结果表明，该模型在面部反欺骗方面优于之前的方法，并很好地保留了输
PDF5 years ago
基于卷积神经网络的单张图像人群计数和密度估计的最新研究综述
本文综述了基于深度学习的卷积神经网络方法在人群计数和密度图估计方面的最新研究和挑战，并评估了手工特征表示方法与深度学习方法在可靠性和效率方面的优缺点。
PDF7 years ago
基于 CNN 的 3D 动作识别中不同骨架特征的研究
本文介绍了一种基于深度学习和骨骼信息的动作识别方法，该方法采用 CNN 代替 RNN 进行空时信息的提取和处理，将五种空间骨骼特征编码为图像并有效提高了 3D 人体动作分析的精度。
PDF7 years ago