Zobrazeno 1 - 10
of 34
pro vyhledávání: '"Xing, Haozhe"'
Unsupervised salient object detection aims to detect salient objects without using supervision signals eliminating the tedious task of manually labeling salient objects. To improve training efficiency, end-to-end methods for USOD have been proposed a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.09533
Video salient object detection models trained on pixel-wise dense annotation have achieved excellent performance, yet obtaining pixel-by-pixel annotated datasets is laborious. Several works attempt to use scribble annotations to mitigate this problem
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.07269
Publikováno v:
In Tunnelling and Underground Space Technology incorporating Trenchless Technology Research December 2024 154
Publikováno v:
In International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences October 2024 182
Publikováno v:
In Engineering Fracture Mechanics November 2022 275
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.