Zobrazeno 1 - 10
of 231
pro vyhledávání: '"domain alignment"'
Autor:
Ning Yuan, Yongtao Zhang, Kuan Lv, Yiyao Liu, Aocai Yang, Pianpian Hu, Hongwei Yu, Xiaowei Han, Xing Guo, Junfeng Li, Tianfu Wang, Baiying Lei, Guolin Ma
Publikováno v:
Cancer Imaging, Vol 24, Iss 1, Pp 1-13 (2024)
Abstract Background Accurate segmentation of gastric tumors from CT scans provides useful image information for guiding the diagnosis and treatment of gastric cancer. However, automated gastric tumor segmentation from 3D CT images faces several chall
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/108237adcff74acca3a227a0b803313f
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 155469-155484 (2024)
Deep learning has advanced object detection, but generalizing models from source to target domains remains a challenge due to multi-level domain drift and untransferable information. To address this, we propose a transferability-aware hierarchical do
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/904d6f34c6c4421188ba28333f4b6731
Autor:
Xiaoshun Wang, Sibei Luo
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 109184-109196 (2024)
The application of the domain adaptation technique enables the resolution of classification challenges in an unlabeled target domain by leveraging the labeled information from source domains. Nevertheless, prior approaches to domain adaptation have p
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fb54b802b7b94b84b25f7b5594473a82
Autor:
Jiahua Wu, Yuchun Fang
Publikováno v:
Symmetry, Vol 16, Iss 9, p 1216 (2024)
Unsupervised domain adaptation (UDA) methods, based on adversarial learning, employ the means of implicit global and class-aware domain alignment to learn the symmetry between source and target domains and facilitate the transfer of knowledge from a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/040cf726d7354c4197d48aa4cdedb985
Publikováno v:
Bioengineering, Vol 11, Iss 3, p 294 (2024)
Segmenting and classifying nuclei in H&E histopathology images is often limited by the long-tailed distribution of nuclei types. However, the strong generalization ability of image segmentation foundation models like the Segment Anything Model (SAM)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/26d4fe7d5fad41e38f0c51c999cf5283
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 16, Pp 9661-9679 (2023)
Vehicle recognition is a fundamentale problem in synthetic aperture radar (SAR) image interpretation. However, robustly recognizing vehicle targets is a challenging task in SAR due to the large intraclass variations and small interclass variations. I
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7f1399d76f88473f97f6174eb23c841e
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 49226-49240 (2023)
This paper advances the theory and practice of Domain Generalization (DG) in machine learning. We consider the typical DG setting where the hypothesis is composed of a representation mapping followed by a labeling function. Within this setting, the m
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6b66016362f8439e863111ca450a6cde
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.