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论文笔记 Explicit Visual Prompting for Low-Level Structure Segmentations
通俗地解释视觉中的prompt 在视觉中的“prompt”(提示)可以用一种比较通俗的方式来理解: 什么是视觉中的提示? 想象一下,你有一个已经接受过大量训练的超级助手(类似于预训练的模型),这个助手已经学习了大量关于图像的知识,但现在你需要让它快速适应并执行一些特定的任务,比如识别模糊区域、找到阴影、检测伪造的图像部分或者发现伪装的物体。 提示的作用 提示就像是给这个超级助手提供的一些
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【EVP】Explicit Visual Prompting for Low-Level Structure Segmentations
目录 🍇🍇0.简介 🌷🌷1.研究动机 🍋🍋2.主要贡献 🍓🍓3.网络结构 🍭3.1整体结构 🍭3.2高频分量计算 🍭3.3显示视觉提示EVP 🍂🍂4.实验 🏆4.1四种任务结果对比 🏆4.2不同可训练参数量结果对比 🏆4.3四种任务可视化结果 🏆4.4消融实验 🏆4.5参数选择对比结果 🏆4.6在四个不同任务上与其他微调方法对比
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论文分享 Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation of ConvNets for Biomedical Image Segmentations wi
摘要: 卷积网络(ConvNet)在各种具有挑战性的视觉任务中取得了巨大的成功。 然而,当遇到域偏移时,ConvNet的性能会降低。 领域自适应在生物医学图像分析领域具有更大的意义,同时在生物医学图像分析领域具有挑战性,其中跨模态数据具有很大的不同分布。 鉴于注释医疗数据是特别昂贵的,有监督的迁移学习方法并不是很理想。 本文提出了一种用于跨模态生物医学图像分割的具有对抗性学习的无监督域自适应框架
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