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陈良勇;
吉林大学;
机译:塞根:对抗多尺度的对抗网络<重点类型=“斜体”> L Emphasis> <下标> 1 下标>医学图像分割丢失
机译:基于全卷积网络(FCN)的双路径对抗学习医学图像分割
机译:基于多源遥感图像分割和对象检测的基于生成的对抗网络级域传输的基于生成的对抗网络传输
机译:用于联合合成和X射线胸部肿块图像分割的协同对抗网络
机译:用于学习图像分割图的其他特征的堆叠生成的对抗网络
机译:基于多尺度高斯表示和轮廓学习的细胞图像分割
机译:基于多尺度高斯表示和基于轮廓学习的细胞图像分割
机译:基于尺度的鲁棒图像分割。
机译:基于R-CNN的对象检测器的R-CNN学习方法和测试方法,其基于R-CNN的监视,其能够根据对象和学习设备的尺度和学习设备的尺度转换模式和使用相同的测试设备
机译:用于图像分割的学习方法和学习装置,以及使用该方法的图像分割方法和图像分割装置
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