Zobrazeno 1 - 10
of 29
pro vyhledávání: '"Chen Zhaozheng"'
Remote sensing (RS) imagery, requiring specialized satellites to collect and being difficult to annotate, suffers from data scarcity and class imbalance in certain spectrums. Due to data scarcity, training any large-scale RS models from scratch is un
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.04546
Autor:
Chen, Zhaozheng, Sun, Qianru
The rapid development of deep learning has driven significant progress in image semantic segmentation - a fundamental task in computer vision. Semantic segmentation algorithms often depend on the availability of pixel-level labels (i.e., masks of obj
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.13026
Autor:
Chen, Zhaozheng, Sun, Qianru
Extracting class activation maps (CAM) from a classification model often results in poor coverage on foreground objects, i.e., only the discriminative region (e.g., the "head" of "sheep") is recognized and the rest (e.g., the "leg" of "sheep") mistak
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.10334
Publikováno v:
MATEC Web of Conferences, Vol 160, p 07003 (2018)
Accurate and timely traffic flow prediction is important for the successful deployment of intelligent transportation systems. Most of existing methods have not made good use of information from adjacent sections to analyse the trends of the object se
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b393c01f42484968b483979f42d386d4
Extracting class activation maps (CAM) is arguably the most standard step of generating pseudo masks for weakly-supervised semantic segmentation (WSSS). Yet, we find that the crux of the unsatisfactory pseudo masks is the binary cross-entropy loss (B
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.00962
Meta-learning has been proposed as a framework to address the challenging few-shot learning setting. The key idea is to leverage a large number of similar few-shot tasks in order to learn how to adapt a base-learner to a new task for which only a few
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.03648
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.