Zobrazeno 1 - 10
of 40
pro vyhledávání: '"Mishra, Suraj P."'
Autor:
Mishra, Suraj, Chen, Danny Z.
Medical image segmentation using deep neural networks has been highly successful. However, the effectiveness of these networks is often limited by inadequate dense prediction and inability to extract robust features. To achieve refined dense predicti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.02649
Automatic classification of pigmented, non-pigmented, and depigmented non-melanocytic skin lesions have garnered lots of attention in recent years. However, imaging variations in skin texture, lesion shape, depigmentation contrast, lighting condition
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.01527
We aim to quantitatively measure the practical usability of medical image segmentation models: to what extent, how often, and on which samples a model's predictions can be used/trusted. We first propose a measure, Correctness-Confidence Rank Correlat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.00156
Compression is a standard procedure for making convolutional neural networks (CNNs) adhere to some specific computing resource constraints. However, searching for a compressed architecture typically involves a series of time-consuming training/valida
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.02927
From diagnosing neovascular diseases to detecting white matter lesions, accurate tiny vessel segmentation in fundus images is critical. Promising results for accurate vessel segmentation have been known. However, their effectiveness in segmenting tin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.08554
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Convolutional neural networks (CNNs) for biomedical image analysis are often of very large size, resulting in high memory requirement and high latency of operations. Searching for an acceptable compressed representation of the base CNN for a specific
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.01578
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.