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image augmentation
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MatchGAN：自监督半监督条件生成对抗网络
该论文提出了一种基于标签空间的图像增强，新颖的自我监督学习方法，用于半监督条件生成网络，通过将少量有标签的示例中的标签赋给大量无标签的示例，构成训练集并优化辅助匹配损失，实现了对 CelebA 和 RaFD 两项挑战性基准测试的有效性评估，
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4 years ago
CVPR
CascadeTabNet：一种端到端的基于图像文档的表格检测和结构识别方法
本篇论文提出使用单个深度卷积神经网络（CNN）模型的改进型深度学习端到端方法：CascadeTabNet，用于解决表格检测和结构识别的两个问题，并通过有效的迁移学习和图像增强技术在 ICDAR 2013、ICDAR 2019 和 Table
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4 years ago
ICCV
如何解决深度神经网络性能中的色彩恒常性误差
本文研究了一种可以对深度神经网络产生不良影响的全球图像处理，考察了颜色偏移对图像分割和分类性能的影响，并提出了一种新颖的数据扩充方法以及预处理训练和测试图像的方法来减少白平衡错误。在不同的数据集上进行了实验，提高了分类的准确性。
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5 years ago
深度学习图像增强的对抗策略梯度
提出了深度强化学习框架 Adversarial Policy Gradient Augmentation (APGA)，利用语义分割进行图像增强，实验表明该方法在医学图像分类任务中有较好的表现。
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5 years ago
异质图像多实例学习：用 CNN 进行组织病理学训练
本研究提出了使用分位数函数汇聚图像小区域预测结果的多实例学习方法，以及在随机裁剪区域上应用多实例聚合的图像增强方法，该方法在乳腺肿瘤组织分类中进行了五种不同任务的验证，并提供了一种可视化方法以解释局部图像分类，这可能有助于对肿瘤异质性的未来
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6 years ago
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