H11-M07_CODE.zip
データセットの概要より
Method 本方法旨在開發適用於病理分析的資料擴增方法,我們選擇在無監督域適應語意分割任務上進行任務導向的資料擴增技術,我們的方法將條件式自動擴增與無監督域適應結合,利用教師知識與交叉注意力機制來學習最合適的自動擴增策略,並利用自動擴增策略提供模型更好的擴增影像進行訓練,目前在無監督域適應的Benchmarks進行相關實驗,之後將會拓展至病理影像分割進行驗證。...
Source: H11-M07_任務導向的資料擴增技術
追加情報
フィールド | 値 |
---|---|
最終更新日 | 2023 / 7月 / 13, |
メタデータ最終更新日時 | 2023 / 7月 / 13, |
作成日 | 2023 / 7月 / 13, |
データ形式 | ZIP |
ライセンス | Other (Non-Commercial) |
Media type | application/zip |
Size | 5,435,942 |
format | ZIP |
id | 9006648b-8aaa-4576-9d73-e75a6b97321c |
last modified | 1 年以上前 |
md5 | ca00e112abdcc3610eec0dfa2b0f72da |
on same domain | True |
package id | 6d9d159f-9df4-4cb2-8a6d-444131c72076 |
proxy url | https://scidm.nchc.org.tw/ja/dataset/6d9d159f-9df4-4cb2-8a6d-444131c72076/resource/9006648b-8aaa-4576-9d73-e75a6b97321c/nchcproxy/H11-M07_CODE.zip |
revision id | f3d94a78-a568-43e4-ac0d-31a5cd5aabc8 |
sha256 | ba761f8757cabcbd7ba97fac99f49209ee79c3a03334e09b2d8f645c84c70936 |
state | active |
url type | upload |
作成日 | 1 年以上前 |
推薦資料集: