44、本发明提供的一种基于多尺度对比学习的涂鸦监督医学图像分割方法,通过提出一种双分支网络结构,该网络共享一个编码器,主分支采用cnn解码器,辅助分支采用了aspp架构的解码器,通过将非目标切片纳入分割任务,增强了模型对目标类别前景和非目标类别背景的区分能力,本发明引入了基于阈值的硬伪标签机制,对未标记像素进行监...
这些结果表明,在适当的情况下,人体绘图的某些方面可以从模拟的体现中浮现出来,而无需外部监督,模仿或社会暗示。最后,DeepMind 注意到该框架在创意应用程序中的潜在用途。 松宝有话说:无监督涂鸦和绘画,科技加速发展。 3.【新闻 | 1990 - 1991:LSTM 之父带你回顾深度学习神奇的一年】 来源:idsia LSTM 之父带你...