U-NOISE：用于可解释的图像分割的可学习噪声蒙版 / 开普饭

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文针对有现有退化模型存在的问题,提出并设计了一种复杂但实用的新型退化方案.基于所设计的新型退化方案,对RRDBNet进行模型训练,无论是合成 ...

本文对近年来脑磁共振(MR)图像分割和肿瘤分级分类技术进行概述.文章强调了早期发现脑肿瘤及其分级的必要性.在磁共振成像(MRI)中,肿瘤可能看起来很清楚,但医生需要对肿瘤区域进行量化,以便进一步治疗. ...

从本周开始,新专栏<图像分割应用>就跟大家见面了.本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用.难点.技术要求等常见问题. 本文是专栏<图像分割应用>的第1篇文章,首先来聊聊医学领域 ...

欢迎大家来到<知识星球>专栏,在GAN刚刚诞生的时候,的确只是用于生成图像造造假,做做数据增强,但是后来研究人员发现对抗思想是一个非常好的东西,几乎可以用于所有领域,今天介绍几个GAN在经 ...

作者丨黄涛,李松江,贾旭,卢湖川,刘健庄单位|中国人民大学,华为诺亚,大连理工大学审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文中,我们提出了Neighbor2Neighbor:一种仅需要含噪图像即 ...

0 写在前面由于目前的深度学习在可解释性方面还是有待提高,很多时候深度学习被看做是一个黑盒模型,他能告诉你这个图片是什么 ,但是不能解释为什么它觉得这是某个类,这与人类识别物体的机制非常不一样. ...

0 写在前面通过Self-Attention和Co-Attention机制,Transformer在多个多模态下游任务中达到了SOTA的性能.这些注意模块也在其他计算机视觉任务中发挥了作用,包括目标 ...

引子:在机器学习中,可解释性的概念既重要又难以捉摸.我们能相信模型吗?它在部署过程中会起作用吗?关于这个世界,模型还能告诉我们什么?模型不仅应该是好的,而且应该是可以解释的,然而,可解释性似乎没有具体 ...

基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展.如今,它被用于图像分类.人脸识别.图像中物体的识别.视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上. 现代图像分割 ...

重磅干货,第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享,旨在帮助各位读者快速了解论文内容.个人能力有限,理解难免出现偏差,建议对文章 ...

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提高语文成绩靠的是什么?简单来说就是积累.没有积累的语文学习就像无源之水,既无法滋润万物.惠及他人,也不能提升自我.享受人生--快来读一读下面的八字成语吧,你一定会收获很多! 1.一人传虚.万人传实 ...

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自古雄才多磨难,从来纨绔少伟男. 解释:用于教育人要心怀大志.有雄才大略的人都会经历很多磨难,而纨绔子弟中很少有大丈夫.

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U-NOISE：用于可解释的图像分割的可学习噪声蒙版