受此启发,本研究设计了一种新型时空编码神经网络(SFE-Net),如图1所示,能够直接从局部生物图像中估计出对应带有像差的PSF,实现高精度且快速的非空间一致性光学像差估计。 图1 SFE-Net网络架构示意图:(a)SFE-Net整体架构;(b)残差模块;(c)双卷积模块;(d)降采样模块;(e)上采样模块 研究小组在仿真数据上验证了...
近日,奇富科技论文《SFE-Net:利用基因选择性表达的生物学原理改进深度学习网络中的特征选择》(SFE-Net: Harnessing Biological Principles of Differential Gene Expression for Improved Feature Selection in Deep Learning Networks)被ICASSP 2025(ICASSP是全世界最大的、也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级学术会议,...
近日,奇富科技论文《SFE-Net:利用基因选择性表达的生物学原理改进深度学习网络中的特征选择》(SFE-Net: Harnessing Biological Principles of Differential Gene Expression for Improved Feature Select...网页链接
In this paper, a spatial folding ensemble network (SFE-Net) is presented for EEG feature extraction and emotion recognition. Firstly, for the undetected area between EEG electrodes, an improved Bicubic-EEG interpolation algorithm is developed for EEG channels information completion, which allows us ...
The results demonstrate that SFENet achieves good detection results for arbitrary shape scene text, and performs well on all three public datasets.Chen, HongweiNorthwestern UniversityCheng, MengxiNorthwestern UniversityCheng, TianshunNorthwestern UniversityXiao, Yun...
RetinaNet Resnet50 86.32 86.30 79.40 121.44 YOLOv4 CSPDarknet53 92.00 92.00 78.52 195.55 MM-SFENet VGG19 90.50 90.48 78.96 261.2 MM-SFENet ResNext101 89.05 89.03 77.45 266.9 MM-SFENet ResNest50 80.74 80.70 75.90 173.19 MM-SFENet ResNet101 92.50 92.50 79.84 266.9 MM-SFENet ResNet50 93.34 ...
To address these limitations, we innovatively designed the skipped features enhancer (SFE) to enhance the impact of preserved details. To gain insight into remote dependencies in images, this model (SFE-TransUNet) is based on transformer. Additionally, a different scale convolutional layer (additional...
事件 建置AI 應用程式和代理程式 3月18日 上午5時 - 3月21日 下午6時 加入聚會系列,以根據真實世界使用案例與開發人員和專家建置可調整的 AI 解決方案。 立即報名 訓練 模組 處理.NET 應用程式中的檔案與目錄 - Training 了解如何使用 .NET、C# 和 System.IO 來處理目錄、路徑、檔案及檔案系統。 中...
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