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[深度学习论文笔记][arxiv 1711]Learning to Segment Every Thing KFXW 深度学习论文笔记深度学习
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[深度学习论文笔记][ICCV 17]Semi Supervised Semantic Segmentation Using Generative Adversarial Net KFXW 深度学习论文笔记深度学习图像分割
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Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification（2019）——深度学习论文笔记（四） immortal12 DL论文笔记 3-D CNNs few-shot learning HSI分类 residual learning
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[深度学习论文笔记]Efficient embedding network for 3D brain tumor Segmentation Slientsake 深度学习之医学图像分割论文深度学习人工智能 pytorch
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深度学习论文笔记（知识蒸馏）——Distilling the Knowledge in a Neural Network 菜到怀疑人生深度学习
文章目录主要工作motivationmethod实验主要工作提出一种知识蒸馏的方法，可以压缩模型，让小模型达到与集成亦或是大型模型相似的性能提出一种新的集成学习方法，可以让模型训练速度更快，并且是并行训练本文只总结第一点motivation大型模型往往不适合线上部署，一方面是计算资源消耗大，另一方面是响应速度慢，因此Hinton便考虑是否可以将大模型的知识迁移到小模型上，这里有两个问题大型模型知识
Generative Adverarial Networks for Hyperspectral Image Classification（2019）——深度学习论文笔记（十一） immortal12 DL论文笔记卷积神经网络分类算法
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TransBTSV2:WiderInsteadofDeeperTransformerforMedicalImageSegmentationTransBTSV2:用于医学图像分割的宽Transformer代替深TransformerPublished:Jan2022论文：https://arxiv.org/abs/2201.12785代码：https://github.com/Wenxuan-111
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[深度学习论文笔记]UCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接 Slientsake 深度学习之医学图像分割论文深度学习计算机视觉人工智能医学图像分割
UCTransNet:RethinkingtheSkipConnectionsinU-NetfromaChannel-wisePerspectivewithTransformerUCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接Published:AAAI2022论文：https://arxiv.org/abs/2109.04335代码：https://gith
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[深度学习论文笔记]TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentationTransUNet：用于医学图像分割的Transformers强大编码器论文：https://arxiv.org/pdf/2102.04306代码：https://github.com/Beckschen/TransUNet发表时间：Feb202
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[深度学习论文笔记][arxiv 1804]ExFuse: Enhancing Feature Fusion for Semantic Segmentation

[arxiv 1804]ExFuse: Enhancing Feature Fusion for Semantic Segmentation

Motivation

Method

Direction 1: Introducing More Semantic Information into Low-level Features

Layer rearrangement

Semantic Supervision (SS)

Semantic Embedding Branch (SEB)

Direction 2: Embedding More Spatial Resolution into High-level Features

Explicit Channel Resolution Embedding (ECRE)

Densely Adjacent Prediction (DAP)

Experiment

Reference

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