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UDHF2-Net：一种基于不确定性扩散模型的高频变换网络，用于遥感图像的高精度解释
遥感图像高精度解释的不确定性扩散模型基于高频变换网络（UDHF2-Net）被提出来解决传统问题，通过引入空间平稳和非平稳频率特征的高频连接，基于掩膜与地理知识的不确定性扩散模块，以及半伪孪生 UDHF2-Net 的改进逐渐消除边缘噪声和配准
PDF13 days ago
将边缘融入 U-Net 模型并使用可解释的激活图进行脑肿瘤分割，基于 MR 图像
通过使用边缘地面真实度的方法，与基线 U-Net 和其变种相比，边缘目标训练的模型在核心瘤区域表现良好，并且获得与 Swin U-Net 和混合 MR-U-Net 等基线最先进模型相似的性能，这些边缘训练的模型能够生成对于治疗规划有用的边缘
PDF6 months ago
ACL学习常识推理的情境化知识结构
该研究提出一种名为 Hybrid Graph Network（HGN）的知识图谱（KG）增强模型，通过在一个统一的图结构中同时推理提取和生成的知识来解决 KG 边缘稀疏和嘈杂的问题，证明了该模型在四个常识推理基准测试中取得的相当大的性能增益
PDF4 years ago
边缘和身份保留网络用于人脸超分辨率
该论文提出了一种有效的人脸超分辨率恢复方法，称为 EIPNet，采用轻量级边缘块和身份信息来最小化变形。该方法还定义了身份损失函数来保留 SR 图像的身份信息，提供了 LCE 方法来分别推断 SR 图像中的亮度和颜色信息，并使网络能够在 R
PDF4 years ago