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ScaleNet_ a convolutional network to extract multi-scale and fine-grained visual features 期刊论文
IEEE Access, 2019, 期号: 7, 页码: 147560-147570
作者:  Zhang Jinpeng;  Zhang Jinming;  Hu Guyue;  Cheng Yang;  Yu Shan
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Image Classification  Convolutional Neural Networks  Resnet  Deconvolution  
Reconstructing Perceived Images From Human Brain Activities With Bayesian Deep Multiview Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2019, 卷号: 30, 期号: 8, 页码: 2310-2323
作者:  Du, Changde;  Du, Changying;  Huang, Lijie;  He, Huiguang
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Deep neural network (DNN)  image reconstruction  multiview learning  neural decoding  variational Bayesian inference  
l(0 )Sparse Approximation of Coastline Inflection Method on FY-3C MWRI Data 期刊论文
IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2019, 卷号: 16, 期号: 1, 页码: 85-89
作者:  Li, Weifu;  Luo, Zhicheng;  Liu, Chengbo;  Liu, Jiazheng;  Shen, Lijun;  Xie, Qiwei;  Han, Hua;  Yang, Lei
收藏  |  浏览/下载：354/0  |  提交时间：2019/07/12
Coastline inflection method (CIM)  FengYun-3C (FY-3C)  geolocation  l(0) sparse  microwave radiation imager (MWRI)  
Image Fusion Based on Kernel Estimation and Data Envelopment Analysis 期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY & DECISION MAKING, 2019, 卷号: 18, 期号: 2, 页码: 487-515
作者:  Xie, Qiwei;  Chen, Xi;  Li, Lin;  Rao, Kaifeng;  Tao, Luo;  Ma, Chao
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Data envelopment analysis  image fusion  mutual information  
基于深度学习的微观脑连接图谱重建方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2019
作者:  肖驰
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微观脑连接图谱  电子显微图像  卷积神经网络  深度学习  图像分割  
基于磁共振成像的个体化脑图谱绘制及方法研究} 学位论文
, 中国科学院自动化所: 中国科学院自动化所, 2019
作者:  张瀚天
Adobe PDF(13840Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：325/8  |  提交时间：2019/06/14
磁共振成像，个体化脑图谱，有监督学习，纤维跟踪，扩散张量成像  
Automatic brain labeling via multi-atlas guided fully convolutional networks 期刊论文
Medical Image Analysis, 2019, 期号: 52, 页码: 157-168
作者:  Longwei Fang;  Lichi Zhang;  Dong Nie;  Xiaohuan Cao;  Islem Rekik;  Seong-Whan Lee;  Huiguang He;  Dingguang Shen
浏览  |  Adobe PDF(2952Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：543/186  |  提交时间：2019/05/05
Brain Image Labeling, Multi-atlas-based Method, Fully Convolutional Network, Patch-based Labeling