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2023年5月1日 - 深度学习广泛应用于遥感领域的特征识别。对称编码器-解码器网络,如 UNet,是最常用的图像分割网络之一,但由于其结构简单,准确率往往较低。我们结合卷积...

2022年12月26日 - 使用 Swin Transformer进行全色锐化的 PAN引导多分辨率融合网络 基于深度学习 (DL)的方法已广泛应用于全色锐化,并取得了很大进展。为了提高精度,可以...

2022年12月20日 - 不同于目前大多数使用卷积神经网络(CNN)的研究,本文研究了一种基于Transformer的钢板表面缺陷深度学习检测方法。本文提出了一种钢带表面缺陷检测的流...

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2026年1月29日 - Swindale, NV, Rowat, P, Krause, M, Spacek, MA, and Mitelut C (2021) Voltage distributions in extracellular brain recordings. J. Neurophysiol...

在本文中,作者提出了Swin-Unet,它是用于医学图像分割的类似Unet的纯Transformer模型。标记化的图像块通过跳跃连接被送到基于Transformer的U形Encoder-Decoder架构中,以进行局部和全局语...www.cnblogs.com