Abstract: 近期提出的關于半監(jiān)督學習的方法如Temporal Ensembling 和Mean Teacher,在分類任務上達到了目前最先進的結(jié)果。在本文的工作中,在...
IP屬地:浙江
Abstract: 近期提出的關于半監(jiān)督學習的方法如Temporal Ensembling 和Mean Teacher,在分類任務上達到了目前最先進的結(jié)果。在本文的工作中,在...
ABSTRACT 結(jié)合器官形狀和位置的先驗知識是提高圖像分析方法性能的方法。由于圖像采集技術(shù)的限制,可能存在被破壞或者人為干擾的情況,在這種情況下,先驗知識很有用。有高約束的...
Abstract 深度神經(jīng)網(wǎng)絡通常需要很大的有標簽的數(shù)據(jù)集。半監(jiān)督方法通過使用一個小的有標簽的數(shù)據(jù)集和一個大的無標簽的數(shù)據(jù)集。文中我們結(jié)合基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的有監(jiān)督方法和基...
未完待續(xù)(僅學習先驗部分) 考慮在沒有成對的訓練數(shù)據(jù)的情況下,將生物醫(yī)學圖像分割為感興趣的解剖學區(qū)域。提出一個生成概率模型利用通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡學習的解剖學先驗知識在無監(jiān)督情況...
https://arxiv.org/pdf/1511.06335.pdf DEC 考慮將n個點 聚類為k個集群的問題,每個集群被一個中心表示。我們提出一種方法,首先對數(shù)據(jù)進行...