您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
基于双重聚合和自合并网络的小样本图像语义分割
图像处理 | 更新时间：2024-10-09
|

    • 基于双重聚合和自合并网络的小样本图像语义分割

    • Bi-aggregation and self-merging network for few-shot image semantic segmentation

    • “在图像语义分割领域，研究者提出了一种新方法，通过双重聚合和自合并网络，有效提升了小样本图像的分割精度，为新类对象识别提供了新思路。”
    • 液晶与显示   2024年39卷第10期 页码：1421-1430

    • DOI：10.37188/CJLCD.2024-0074    

      中图分类号： TP391.4

    • 收稿日期：2024-03-08，

      修回日期：2024-04-15，

      纸质出版日期：2024-10-05

    移动端阅览

  • 刘玉, 于明, 朱叶. 基于双重聚合和自合并网络的小样本图像语义分割[J]. 液晶与显示, 2024,39(10):1421-1430. DOI： 10.37188/CJLCD.2024-0074.

    LIU Yu, YU Ming, ZHU Ye. Bi-aggregation and self-merging network for few-shot image semantic segmentation[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2024, 39(10): 1421-1430. DOI： 10.37188/CJLCD.2024-0074.

  •  
  •  

0

浏览量

119

下载量

0

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于双交叉注意力Transformer网络的小样本图像语义分割

相关作者

刘玉
于明
朱叶
郭迎春
于明

相关机构

河北工业大学，电子信息工程学院
河北工业大学，人工智能与数据科学学院
0