2022 R-UNet++: 用于甲骨材质分类的局部分割网络 高未泽1), 陈善雄1)*, 莫伯峰2), 杨烨1), 苏本朋1) 1) (西南大学计算机与信息科学学院 重庆 400700) 2) (首都师范大学甲骨文研究中心 北京 100048) (csxpml@swu.edu.cn) 摘要: 同材质甲骨残片的缀合工作是甲骨学研究的重要分支, 为解决甲骨材质的...
基于R-UNet网络的低照度增强演示软件是由西北农林科技大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2022SR0192479,属于分类,想要查询更多关于基于R-UNet网络的低照度增强演示软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
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(2022). BiTr-Unet: A CNN-Transformer Combined Network for MRI Brain Tumor Segmentation. In: Crimi, A., Bakas, S. (eds) Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries. BrainLes 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12963. Springer, Cham. https://doi...
【语义分割算法】SETR+Segformer+Unet 一、SETR 1.基本原理 SETR是2021年复旦和腾讯优图联合提出的一个基于ViT的新型架构的语义分割模型,其仍然是语义分割常用的Encoder-Decoder架构,核心思想是用Transformer替代CNN做Encoder。 主要步骤为首先把图像切分为固定大小的块,然后经过线性变换且加入切块位置信息后输入到标准...
支持Mask rcnn, Unet, Fcn, Deeplab_v3, SAM, Fast SAM等图像分割模型,可以实现图像精准细致的分割。 项目名称:多模态图像分割平台 技术栈: Mask R-CNN:一种基于区域的卷积神经网络,用于实例分割,可以识别图像中的多个目标并为每个目标生成精确的像素级掩码。 U-Net:一种编码-解码架构,特别适用于医学图像分割,...
如表1所示,作者将SegNetr与U-Net和其他8种最先进的方法进行了比较。在ISIC2017数据集上,SegNetr和TransUNet获得了最高的IoU(0.775),比U-Net高3.9%。即使是参数数量较少的SegNetr-S也可以获得与其UNeXt-L对应方法类似的分割性能。 通过观察PH2的实验结果,作者发现基于Transformer的方法Swin-UNet分割性能最差,这与...
莫妥珠单抗是一种由罗氏公司研发的双特异性抗体药物,它能够同时靶向B细胞表面的CD20抗原和T细胞表面的CD3抗原,从而激活免疫系统,引发对肿瘤细胞的攻击。这一独特的机制使得莫妥珠单抗在治疗R/R B-NHL中展现出显著的优势。 在临床试验中,莫妥珠单抗的疗效得到了充分的验证。其中,一项名为GO29781的2期临床试验结果...
作为一种 全长、基于IgG1的CD20×CD3 双特异性单克隆抗体,Mosunetuzumab 可重定向 于T 细胞进而消除恶性 B 细胞。既往公布的1期研究数据表明,Mosunetuzumab 治疗R/R B细胞淋巴瘤患者兼顾疗效与安全性。鉴于Mosunetuzumab 在R/R ...
6.21 RetinaNet和UNet 1.我为什么要学习这门课?机器学习是人工智能的重要组成和技术基础,伴随着人工智能几十年的发展,期间几次大起大落。作为机器学习的高级阶段,最近几年深度学习算法在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域的突破应用和广泛接受。这也标志着机器学