Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Guo, Guangqian"'
Autor:
Zhu, Chenguang, Gao, Shan, Chen, Huafeng, Guo, Guangqian, Wang, Chaowei, Wang, Yaoxing, Lei, Chen Shu, Fan, Quanjiang
Multi-modality image fusion aims to integrate the merits of images from different sources and render high-quality fusion images. However, existing feature extraction and fusion methods are either constrained by inherent local reduction bias and stati
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.03223
Camouflaged Object Detection (COD) demands models to expeditiously and accurately distinguish objects which conceal themselves seamlessly in the environment. Owing to the subtle differences and ambiguous boundaries, COD is not only a remarkably chall
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.10777
Most Camouflaged Object Detection (COD) methods heavily rely on mask annotations, which are time-consuming and labor-intensive to acquire. Existing weakly-supervised COD approaches exhibit significantly inferior performance compared to fully-supervis
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.10760
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.