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...
發(fā)簡信
IP屬地：浙江
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Deep semi-supervised segmentation with weight-averaged consistency targets -
Anatomically Constrained Neural Networks (ACNNs): Application to Cardiac Image Enhancement and Se...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...
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Semi-Supervised Learning With Deep Embedded Clustering for Image Classification and SegmentationAbstract 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...
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Anatomical Priors in Convolutional Networks for Unsupervised Biomedical Segmentation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...
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Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis
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...