Suchergebnisse - dilated encoder–decoder ConvLSTM

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    PDED-ConvLSTM: Pyramid Dilated Deeper EncoderDecoder Convolutional LSTM for Arctic Sea Ice Concentration Prediction von Zhang, Deyu, Wang, Changying, Huang, Baoxiang, Ren, Jing, Zhao, Junli, Hou, Guojia

    ISSN: 2076-3417, 2076-3417
    Veröffentlicht: Basel MDPI AG 01.04.2024
    Veröffentlicht in Applied sciences (01.04.2024)
    “… To address these challenges, we propose an innovative encoderdecoder pyramid dilated convolutional long short-term memory network (DED-ConvLSTM …”
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    Journal Article
  2. 2

    Multi-Scale Attention and Encoder-Decoder Network for Video Saliency Object Detection von Bi, Hongbo, Zhu, Huihui, Yang, Lina, Wu, Ranwan

    ISSN: 1054-6618, 1555-6212
    Veröffentlicht: Moscow Pleiades Publishing 01.06.2022
    Veröffentlicht in Pattern recognition and image analysis (01.06.2022)
    “… : spatial module and temporal module. In spatial module: we use a set of parallel dilated convolutions, and add channel attention to each dilated convolutions …”
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    Journal Article
  3. 3

    Short-Term Load Forecasting Using Encoder-Decoder WaveNet: Application to the French Grid von Dorado Rueda, Fernando, Durán Suárez, Jaime, del Real Torres, Alejandro

    ISSN: 1996-1073, 1996-1073
    Veröffentlicht: Basel MDPI AG 01.05.2021
    Veröffentlicht in Energies (Basel) (01.05.2021)
    “… To this end, the authors propose an encoder-decoder architecture inspired by WaveNet, a deep generative model initially designed by Google DeepMind for raw audio waveforms …”
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    Journal Article
  4. 4

    D2CL: A Dense Dilated Convolutional LSTM Model for Sea Surface Temperature Prediction von Hou, Siyun, Li, Wengen, Liu, Tianying, Zhou, Shuigeng, Guan, Jihong, Qin, Rufu, Wang, Zhenfeng

    ISSN: 1939-1404, 2151-1535
    Veröffentlicht: Piscataway IEEE 2021
    “… In this work, we proposed a novel dense dilated convolutional LSTM (D2CL) model to predict SST …”
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    Journal Article
  5. 5

    多层次特征融合与超图卷积的生成对抗壁画修复 von 陈永, 陶美风, 赵梦雪

    ISSN: 2096-3246
    Veröffentlicht: 兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070 01.05.2024
    Veröffentlicht in 工程科学与技术 (01.05.2024)
    “… 及门控机制融合多分支特征方法,将相邻分支间的特征信息进行融合,使融合后的壁画特征图中既有同分支的特征,又有相邻分支的特征,以提高特征信息的利用率;并引入门控机制对特征进行选择融合,以减少细节信息的丢失.接着,将融合特征通过卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)特征注意力方法,增强对壁画上下文信息的关注.最后,设计超图卷积 …”
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    Journal Article
  6. 6

    An integrated deep learning framework for joint segmentation of blood pool and myocardium von Du, Xiuquan, Song, Yuhui, Liu, Yueguo, Zhang, Yanping, Liu, Heng, Chen, Bo, Li, Shuo

    ISSN: 1361-8415, 1361-8423, 1361-8423
    Veröffentlicht: Netherlands Elsevier B.V 01.05.2020
    Veröffentlicht in Medical image analysis (01.05.2020)
    “… such as inception module, dilated convolution, and ConvLSTM module are used to assist the residual network …”
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    Journal Article