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卷积神经网络对癌症细胞病理学图像的分类：以乳腺癌为例
该研究介绍了使用卷积神经网络（CNN）对病理图像进行快速分类的方法，旨在提高乳腺病理图像检测的效率。研究采用了 Inceptionv3 架构和迁移学习算法提取病理图像特征，并引入图像分割概念处理高分辨率图像。通过三种算法：求和、乘积和最大值
PDF3 months ago
Mutex Watershed 及其目标：高效、无需参数的图分割
提出一种新的高效的图分割算法 —— 互斥分水岭算法，该算法可以准确地将图像分割为多个不同的片段并解决多切割问题，适用于深度神经网络中的短距离吸引和长距离排斥数据。
PDF5 years ago
基于像素的数据驱动服装框架
通过将三维布料变形重新构造为二维图案空间中的 RGB 图像，我们提出了一个新的计算框架，利用常见的 CNN 学习图像空间中的布料变形，并将其扩展到现实世界中，避免对准确的裸体体形和强大的蒙皮技术的需求，并讨论了如何将一些标准的基于图像的技术
PDF6 years ago
CVPR高效大规模运动结构三层多叉树
本文提出一个统一的框架，将图像集分成适合重建的簇，并找到多个可靠和稳定的起始点；图像分区分两步进行，首先在密集图像的位置选择一些小的图像组，然后将所有图像按照它们到这些图像组的最优重建路径进行聚类。实验结果表明，我们的方法实现了显著的加速、
PDF8 years ago