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LYT-Net：用于低光图像增强的轻量级 YUV 变换网络
深度学习在图像增强中取得了成功，本文介绍一种新的轻量级 YUV 变换器网络（LYT-Net）用于低光图像增强，该方法利用 YUV 色彩空间的自然分离性简化了图像中光和颜色信息的复杂任务，通过使用变换器捕捉长距离依赖关系，LYT-Net 保证
PDF5 months ago
基于机器学习的太空物体密度分布预测方法
提出了一种机器学习模型以加速人工空间目标的密度分布的传播，并通过长期预测实验来评估模型的能力和性能退化原因及解决方案。
PDF6 months ago
无监督域自适应的语义分割研究及伪标记自我修正
基于深度学习的解决方案如何在面对与训练数据不同特征的情况下，语义分割会有性能下降的问题，针对此问题提出了一种无监督领域适应的方法，利用辅助伪标签优化网络进行自训练，实验结果表明这种方法在基准数据集上的表现显著优于之前的最先进方法.
PDF8 months ago
ChestNet: 用于胸部 X 射线分类的深度神经网络
本文提出了 ChestNet 模型，它将注意力机制融合到深度卷积神经网络中，以有效诊断胸部疾病，其结果表明，在使用官方病人方式分割的 Chest X-ray 14 数据集上，该模型优于其他无需额外训练数据使用的方法。
PDF6 years ago