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【论文阅读】2020.CVPR.C2FNAS Coarse-to-Fine Neural Architecture Search for 3D Medical Image Segmentation
本周阅读的论文是2020年发表在CVPR上的名叫： 《C2FNAS：用于三维医学图像分割的从粗到精的神经结构搜索》的论文。 艾伦·尤耶尔（Alan L.Yuille）教授是约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的杰出的认知科学和计算机科学教授，也是计算机视觉的奠基人之一。 他领导着有关成分认知，视觉和学习的研究小组。他于2016年1月移居到约翰·霍普金斯
粗到细语义（Coarse-to-Fine Semantics）
粗到细语义（Coarse-to-Fine Semantics）是一种深度学习模型的设计方法，它通过逐步细化的方式来理解文本中的语义信息。这种方法通常用于文本分类、情感分析、问答等任务中。 在粗到细语义中，模型首先从整体上理解文本的大致意思，然后逐步细化到更具体的语义信息。这种设计方法可以帮助模型更好地理解文本中的细节信息，从而提高模型的准确性和泛化能力。 具体来说，粗到细语义的实现方式通常包括
pte rs练习方法 请介绍一下crank请介绍一下sanctuary请介绍一下solitary请介绍一下coarse请介绍一下deception
目录 pte rs练习方法 请介绍一下crank 请介绍一下sanctuary 请介绍一下solitary 请介绍一下coarse 请介绍一下deception pte rs练习方法 请介绍一下crank “Crank”一词可以个指不同的事物，具体含义视上下文而定。在不同的领域，这个词有不同的解释和用法。 机械领域：在机械工程中，“crank”
【HF-Net】From Coarse to Fine Robust Hierarchical Localization at Large Scale
Abstract 稳健和准确的视觉定位是许多应用的基本能力，如自动驾驶、移动机器人或增强现实。然而，这仍然是一项具有挑战性的任务，**特别是对于大规模环境和外观发生重大变化的情况。现有技术的方法不仅难以应对这些场景，而且对于某些实时应用程序来说往往过于资源密集。**在本文中，我们提出了HFNet，这是一种基于单片CNN的分层定位方法，它同时预测局部特征和全局描述符，以实现精确的6-DoF