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- 基于轻量级U-Net神经网络提取OCT内指纹和外指纹北大核心CSTPCD摘要：光学相干断层扫描(OCT)技术是一种非侵入式的成像技术,可以用来采集高分辨率的手指3维数据,提取角质层和乳头层轮廓并生成内指纹和外指纹.针对目前已有算法在提取角质层和乳头层轮廓时易受到汗腺和皮下组织的影响导致轮廓提取结果有偏差这一问题,本文利用自制OCT实验平台获取高分辨率手指3维数据,提出了一种基于深度可分离卷积的轻量级U-Net神经网络算法来准确提取角质层和乳头层轮廓,通过拼接轮廓的相对深度信息生成内指纹和外指纹.实验结果表…查看全部>>
- 基于U-Net的多图谱标签融合算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于Retinex-UNet算法的低照度图像增强北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对Retinex应用于多种场景时,其约束和参数会受到模型容量限制的问题,提出了一种基于深度学习的低照度图像增强算法,并构建了新的网络架构Retinex-UNet(RUNet).该架构包含图像分解网络与图像增强网络两部分,利用Retinex-Net网络思想,通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)学习并分解图像,将其结果作为增强网络的输入,对输入图像进行端对端训练.在增强网络中构建了基…查看全部>>
- 基于混合网络U-SegNet的地震初至自动拾取北大核心CSCDCSTPCD
- 基于Faster R-CNN和U-Net的变电站指针式仪表读数自动识别方法北大核心CSCDCSTPCD
- UU-Net:基于U-Net的U形多路径网络的视网膜血管分割北大核心CSCDCSTPCD
- 基于机器学习的低信噪比细胞图像分割北大核心CSCDCSTPCD
- 基于U-Net定位优化的交通标志识别网络北大核心CSTPCD
- 基于深度学习网络U-Net的轮胎带束层分割算法研究
- 基于U-Net的自动分割方法对乳腺癌危及器官的自动勾画CSTPCD