Zobrazeno 1 - 10
of 653
pro vyhledávání: '"Nandi, Asoke"'
The hybrid architecture of convolution neural networks (CNN) and Transformer has been the most popular method for medical image segmentation. However, the existing networks based on the hybrid architecture suffer from two problems. First, although th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.04086
Publikováno v:
The 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI2023, MACAO
The hybrid architecture of convolutional neural networks (CNNs) and Transformer are very popular for medical image segmentation. However, it suffers from two challenges. First, although a CNNs branch can capture the local image features using vanilla
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.03373
Autor:
Lei, Tao, Xu, Yetong, Ning, Hailong, Lv, Zhiyong, Min, Chongdan, Jin, Yaochu, Nandi, Asoke K.
Popular Transformer networks have been successfully applied to remote sensing (RS) image change detection (CD) identifications and achieve better results than most convolutional neural networks (CNNs), but they still suffer from two main problems. Fi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.01988
Publikováno v:
In Reliability Engineering and System Safety November 2024 251
Deep learning has been widely used for medical image segmentation and a large number of papers has been presented recording the success of deep learning in the field. In this paper, we present a comprehensive thematic survey on medical image segmenta
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2009.13120
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.
Publikováno v:
In Reliability Engineering and System Safety October 2023 238