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活体检测:Domain Adaptation in Multi-Channel Autoencoder based Features for Robust Face Anti-Spoofing
Source code: https://gitlab.idiap.ch/bob/bob.paper.mcae.icb2019
Abstract
虽然人脸识别系统的性能在过去的十年中有了显著的提高,但它们被证明非常容易受到表示攻击(欺骗)。人脸表示攻击检测(PAD)领域的研究大多集中于提高单个数据库中系统的性能。人脸垫数据…
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2024/11/14 8:33:33
Exploring Rare Pose in Human Pose Estimation
Exploring Rare Pose in Human Pose Estimation 在人体姿势估计中探索少有姿势 **【摘要】**我们解决了人类姿势估计问题中不同姿势之间的数据不平衡问题。 我们探索了罕见的姿势,这些姿势在姿势数据集中只占一小部分。 为了无需额外学习即可识别稀有姿态,将简单的K均值聚类算…
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2024/11/14 8:33:38
用计算机求平均数怎么做,利用计算器求平均数检测试题与*
【基础能力训练】 一、利用计算器求平均数的应用 1.已知一组数据-2,-3,-5,0,2,3,6,5,1,那么这组数据的平均数是______(精确到百分位). 2.一周内某班卫生得分如下…
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2024/11/14 8:33:31
医学影像-深度学习综述
文章目录 论文笔记《深度学习目前先进的技术与应用在医学影像》1.引言2.深度学习方法综述2.1监督学习2.2 无监督学习2.2.1 Autoencoder2.2.1.1 SAE2.2.1.2 VAE 2.2.2 GANs2.2.3 Self-supervised learning2.2.3.1 pretext tasks2.2.3.2 Contrastive learning 2.3 半监督学习2.3.…
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2024/11/14 8:33:32
Marching Cubes算法再回顾
1,确定包含等值面的体元
首先介绍一下 体元的概念,体元是三维图像中由相邻的八个体素点组成的正方体方格,英语也叫 Cube,体元中角点函数值分为两种情况,一种是大于等于给定等值面的值 C0 ,则将角点设为 1 称该角点在等值面内部&a…
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2024/11/14 8:33:32
MIA文献阅读 —— 深度学习在医学图像分析中的最新进展及临床应用【2024】_再现性;深度学习
auto−associator (Bourlard and Kamp, 1988),是一种只有一个隐藏层的神经网络,它通过最小化输入与其从潜在表示重建之间的重建损失来学习输入数据的潜在特征表示。简单自编码器的浅层结构限制了其表示能力,而具有更多隐藏层的深层自编码器可以提高其表示能力。通过堆叠多个…
建站知识
2024/11/14 8:33:33
Marching Cubes算法在医学三维重建中的应用
概述 医学图像三维重建的方法主要有两大类:一类是三维面绘制,另一类是三维体绘制。体绘制能够更真实地反映物体结构,但由于其运算量大,即使利用高性能的计算机也无法满足实际应用中交互操作的需要。因此,面绘制是目前医…
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2024/11/23 3:07:57
我的世界java皮肤展开图,我的世界情侣皮肤,我的世界皮肤展开图做图片
说到我的世界情侣皮肤,大家都知道,有人问我的世道皮肤进行图做图片,另外,还有人想问我的世道皮肤拓展图做图形,你知道这是怎么回事?其实我的世界肌肤展开图做图纸,下面就一起来看看我的世界皮肤…
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2024/11/14 8:33:35