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ECCV
N2V2 -- 用改进的采样方法和微调的网络结构解决 Noise2Void 棋盘状伪影问题
本研究提出了两种改进的方法来减少 N2V 中产生的不良伪影，并通过测试表明，这两种方法可以推进图像去噪领域的全面自我监督技术的发展。
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2 years ago
可解释的无监督多样性降噪和伪影去除
本研究使用分层变分自编码器的 Hierarchical DivNoising（HDN）进行无监督和多样化的图像恢复和去噪，展示了其可解释性并取得了十二个基准图像去噪数据集上的最先进结果，同时在三个真实的显微镜数据集上消除成像噪音和伪影，是第
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3 years ago
NIPS
利用仿真监督的深度学习分析活细胞器状态和行为
本文介绍了一种使用深度学习生成虚拟训练数据集的方法，以解决显微镜数据分割的 GT 问题，为分析心肌细胞线粒体状态和行为提供了巨大帮助，并获得了二进制分割的 91% 的 IoU 分数。
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4 years ago
ECCV
PatchPerPix 的实例分割
本研究提出了一种新颖的无需提案的实例分割方法，其可处理跨越图像大部分并形成密集对象集群的复杂对象形状。该方法基于预测密集局部形状描述符，将其组装成实例。我们的方法是首个生成由学习的形状补丁组成的实例的非迭代方法，并在多个数据领域上进行了评估
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4 years ago
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