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陈法法; 成孟腾; 杨蕴鹏; 陈保家; 肖文荣; 肖能齐;
三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室 443002 湖北宜昌;
图像分割; 锈蚀; U-Net网络; 注意力机制; 深度神经网络;
机译:使用基于FC-Dense u-net的深度表示聚类和基于多维特征融合的区域合并进行自下而上的无监督图像分割
机译:扩张MultareUnet:基于U-Net的扩张多攻击网络网络进行生物医学图像分割
机译:基于U-Net网络的核图像分割技术
机译:基于U-Net完全卷积网络的自动化钢桥涂层锈蚀识别方法
机译:U-Net用于脑皮质MR图像分割
机译:基于注意力机制的双卷积神经网络预测疾病相关lncRNA基因的方法
机译:使用U-Net和RES_UNET卷积网络的矿石图像分割方法
机译:通过单眼图像分割的融合改进视差图分析
机译:通过将图像分割中的结构信息与受生物启发的注意力机制相结合,实现快速物体检测
机译:双融合人胚胎干细胞,制备双融合人胚胎干细胞的方法,三融合人胚胎干细胞,制备三融合人胚胎干细胞的方法以及监测双融合人胚胎干细胞和细胞的方法三重融合人类胚胎干细胞
机译:使用两阶段U-Net具有错位数据记录介质和用于执行该方法的设备的U-Net RGB映射方法
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