Výsledky vyhľadávania - residual inception‐based autoencoder

  • Zobrazené výsledky 1 - 5 z 5
Upresniť hľadanie
  1. 1

    Parallel Symmetric Appearance‐Motion Framework With Diffusion and Refinement Blocks for Video Anomaly Detection System Autor Prasad, Kavitapu Naga Siva Shankara Vara, Haritha, Dasari

    ISSN: 1532-0626, 1532-0634
    Vydavateľské údaje: Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 30.08.2025
    Vydané v Concurrency and computation (30.08.2025)
    “… Spatial and temporal Residual Inceptionbased autoencoder extracts multi‐level features and optical flow maps in video frames…”
    Získať plný text
    Journal Article
  2. 2

    Precision Segmentation of Subretinal Fluids in OCT Using Multiscale Attention-Based U-Net Architecture Autor Karn, Prakash Kumar, Abdulla, Waleed H.

    ISSN: 2306-5354, 2306-5354
    Vydavateľské údaje: Switzerland MDPI AG 01.10.2024
    Vydané v Bioengineering (Basel) (01.10.2024)
    “… The encoder incorporates Residual and Inception modules with an autoencoder-based multiscale attention mechanism to extract detailed features…”
    Získať plný text
    Journal Article
  3. 3

    ADR-SALD: Attention-Based Deep Residual Sign Agnostic Learning With Derivatives for Implicit Surface Reconstruction Autor Basher, Abol, Boutellier, Jani

    ISSN: 2169-3536, 2169-3536
    Vydavateľské údaje: IEEE 2025
    Vydané v IEEE access (2025)
    “… In this study, we address these problems by proposing a novel attention-based variational autoencoder architecture, ADR-SALD where the encoder and decoder are constructed based on the idea…”
    Získať plný text
    Journal Article
  4. 4

    Robust High Resolution Range Profile Recognition Method for Radar Targets in Noisy Environments Autor Weijie LI, Wei YANG, Xiang LI, Yongxiang LIU

    ISSN: 2095-283X
    Vydavateľské údaje: China Science Publishing & Media Ltd. (CSPM) 01.09.2020
    Vydané v Journal of radars = Lei da xue bao (01.09.2020)
    “…) data based on Convolutional Neural Networks (CNN). By enhancing training set and using the residual block, inception structure, and denoising sparse autoencoder…”
    Získať plný text
    Journal Article
  5. 5

    虚拟脊柱侧凸病例腰椎自动生成方法 Autor 赵逸飞, 张俊华

    ISSN: 1000-3428
    Vydavateľské údaje: 云南大学信息学院,云南昆明 650500 2024
    Vydané v 计算机工程 (2024)
    “…TP39; 统计形状模型(SSM)是一种描述可变形物体形态学变化的模型,被广泛应用于三维(3D)肝脏分割、3D脊柱生成等任务.针对现有SSM在生成虚拟青少年特发性脊柱侧凸(AIS)腰椎病…”
    Získať plný text
    Journal Article