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从组织平面到器官世界：基于深度共同注意网络的多模态生物医学图像配准基准数据集
利用深度学习模型，我们创建了 ATOM 基准数据集，旨在将组织学到器官的配准问题转化为机器学习问题，并提供引领生物医学界的卓越结果。我们的 RegisMCAN 模型的性能展示了深度学习准确预测从整体三维体积中提取的器官图像的子区域所在位置的
PDFa month ago
基于层次深度学习的适应时间步长的多尺度模拟方案
使用深度神经网络模拟多尺度问题的新方法，通过利用神经网络时间步进器的分层学习，自适应时间步长以近似不同时间尺度上的动力学系统流动图，与固定步长神经网络求解器相比，该方法在较少的计算时间内实现了业界领先的性能。
PDF8 months ago
基于循环网络的文本表征
本文研究了如何使用多尺度方法来表征文本结构，进而通过对不同文学体裁作对比分析，使用可达性、对称性和重现度量这些多尺度概念和方法来区分小说和非小说文本的异同。
PDF2 years ago
多尺度点云几何压缩
本文提出了一种基于多尺度自动编码器的点云压缩方法，利用稀疏性质进行分层重建，通过无损压缩几何空间和有损压缩特征属性，实现了比现有方法更高效的压缩率和编码速度。
PDF4 years ago
NestFuse: 一种基于嵌套连接和空间 / 通道注意力模型的红外和可见光图像融合架构
本文提出了一种多尺度的红外和可见光图像融合方法，其中采用了空间 / 通道注意力模型，实现了基于嵌套连接网络的图像融合。实验表明，所提出的方法比其他最先进的方法具有更好的融合性能。
PDF4 years ago
用于边缘检测的更丰富的卷积特征
该研究提出了一种准确的边缘检测器，利用丰富的卷积特征和多尺度多级信息相结合的方法达到了目标，并在计算机视觉任务中取得了最先进的结果。
PDF8 years ago
使用一次齐次泛函的频谱分解
本文讨论使用绝对一次齐次正则化泛函在变分、尺度空间和反尺度空间中，对输入数据进行非线性谱分解的方法及其理论基础，并给出了与线性滤波理论密切相关的关于分解正交性、Parseval 等式以及广义（非线性）特征向量概念的数值结果验证。
PDF8 years ago
OverFeat: 使用卷积网络集成识别、定位和检测
本文提出了一个基于卷积网络进行分类、定位和检测的综合框架，展示了如何在 ConvNet 中高效实现多尺度和滑动窗口方法，并通过学习预测目标边界来实现定位，最后释放了我们最佳模型的特征提取器 OverFeat。
PDF11 years ago