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[期刊论文] 作者：雷前慧, 潘丽丽, 邵伟志, 胡海鹏, 黄瑶,
来源：应用科学学报 年份：2022
为了解决感染区域比正常组织对比度低的问题,提出了一种基于三重注意力机制（triple attention mechanism, TAM）的新冠肺炎（corona virus disease 2019, COVID 19）病灶分割模型DDTM-Net,并将其应用于条件生成对抗网络。MultiConv模块可以自动提取肺部切片中感染区域......
[期刊论文] 作者：周燕,潘丽丽,陈蓉玉,邵伟志,雷前慧,,
来源：计算机工程与科学 年份：2021
卷积神经网络因其对图像识别准确率高而在图像检索领域备受青睐,但处理大规模数据集时,基于卷积神经网络提取的深度特征维度高,容易引发"维度灾难"。针对图像检索中深度特征维度高的问题,提出一种基于自适应融合网络特征提取与哈希特征降维的图像检索算法。由于......
[期刊论文] 作者：潘丽丽,陈蓉玉,雷前慧,邵伟志,黄诗祺,,
来源：郑州大学学报(理学版) 年份：2021
立足于深度学习,提出面向细粒度图像的自适应三元组网络的鲁棒图像检索算法。首先,提出的视觉显著性检测方法被用来去除图像噪音,以便提取图像中目标主体辨识度更高的深度特征;然后,添加特征增强模块来提高深度特征的表征能力和鲁棒性;最后设计三元组网络,弥补......
[期刊论文] 作者：邵伟志,潘丽丽,雷前慧,黄诗祺,马骏勇,
来源：郑州大学学报:理学版 年份：2021
在一致性正则化与熵最小化的基础上提出一种新的半监督学习算法Mean Mixup,集成数据的互补信息,然后使用熵最小化给未标记数据生成可靠的伪标签,在一致性正则化下进一步优化模型分类结果。在常用数据集SVHN和CIFAR10上对Mean Mixup算法进行了评估,实验结果表明,......
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