Zobrazeno 1 - 10
of 140
pro vyhledávání: '"pyramid pooling module"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 107098-107112 (2024)
U-network is a comprehensive convolutional neural network that is widely utilized in medical image segmentation domain. However, it is not accurate enough in detail segmentation and resulting in unsatisfactory segmentation results. To solve this prob
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fc6d68b5a13641ce85c01fc1ba0b307a
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 32870-32880 (2024)
The detection of pavement diseases is an important and basic link in the road maintenance process. Many methods based on deep learning have been applied. However, these methods are not accurate enough and cannot accurately identify defects in complex
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9527c674c8fd49a496c5549dd30be290
Publikováno v:
Frontiers in Physics, Vol 11 (2023)
Image segmentation methods usually fuse shallow and deep features to locate object boundaries, but it is difficult to improve the accuracy of smoke segmentation by conventional fusion methods. It is a very difficult vision task to perform semantic se
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b9882b036fc44e25b999b8ed336bdb30
Publikováno v:
Mathematical Biosciences and Engineering, Vol 19, Iss 12, Pp 12104-12126 (2022)
The convolutional neural network, as the backbone network for medical image segmentation, has shown good performance in the past years. However, its drawbacks cannot be ignored, namely, convolutional neural networks focus on local regions and are dif
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2f79e81897534aab9098c7f4e549d488
Autor:
Panle Li, Zhihui Tian, Xiaohui He, Mengjia Qiao, Xijie Cheng, Dingjun Song, Mingyang Chen, Jiamian Li, Tao Zhou, Xiaoyu Guo, Zhiqiang Li, Daidong Li, Zihao Ding, Runchuan Li
Publikováno v:
IET Image Processing, Vol 15, Iss 13, Pp 3239-3253 (2021)
Abstract Road extraction from high‐resolution remote sensing images (HRSIs) has great importance in various practical applications. However, most existing road extraction methods have considerable limitation in capturing long‐range shape feature
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/12cadebaaeee4a1dbccf7c891bbce301
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:
IEEE Access, Vol 8, Pp 195253-195262 (2020)
In terms of payload capacity and visual effects, the existing image steganography technology based on deep neural networks still needs improvement, to solve this problem, this article proposes a new deep convolutional steganography network based on t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/99fec422d2b44aa7bb749a034316931e
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.