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【2h】

Texture Segmentation: An Objective Comparison between Traditional and Deep-Learning Methodologies

机译：纹理分割：传统和深度学习方法之间的客观比较

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Cefa Karabag; Jo Verhoeven; Naomi Rachel Miller; Constantino Carlos Reyes-Aldasoro;
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年度 2019
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2. Objective and quantitative definitions of modified food textures based on sensory and rheological methodology [J] . Karin Wendin, Susanne Ekman, Margareta Bülow, Food & Nutrition Research . 2010,第1期

机译：基于感官和流变学方法的改良食品质地的客观和定量定义
3. Segmentation of textures defined on flat vs. layered surfaces using neural networks: Comparison of 2D vs. 3D representations [J] . Sejong Oh, Yoonsuck Choe Neurocomputing . 2007,第13a15期

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4. Comparison of Bladder Segmentation using Deep-Learning Convolutional Neural Network with and without Level Sets [C] . Kenny H. Cha, Lubomir M. Hadjiiski, Ravi K. Samala, Conference on medical imaging . 2016

机译：使用和不使用水平集的深度学习卷积神经网络进行膀胱分割的比较
5. Cartoon textures: Re-using traditional animation via methods for segmentation, re-sequencing, and inbetweening. [D] . de Juan, Christina Nereida. 2006

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6. Semantic segmentation of HeLa cells: An objective comparison between one traditional algorithm and four deep-learning architectures [O] . Cefa Karabağ, Martin L. Jones, Christopher J. Peddie, 2020

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7. Texture Segmentation: An Objective Comparison between Five Traditional Algorithms and a Deep-Learning U-Net Architecture [O] . Cefa Karabağ, Jo Verhoeven, Naomi Rachel Miller, 2019

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