今日 Paper | 双向ConvLSTMU-Net卷积;SAU-Net;立体匹配;深度语义分割等
3 月,跳不动了?>>> 目录 具有稠密连接的双向ConvLSTMU-Net卷积 SAU-Net:基于空间注意力的密集型U-N网络在脊柱三维MRI分割中的应用 学会自适应的立体匹配 自然和医学图像的深度语义分割:综述 深度学习在股市预测中的应用:最新进展 具有稠密连接的双向ConvLSTMU-Net卷积 论文名称:Bi-Directional ConvLSTM U-Net with Densley Connected Convolutions 作者:Reza Azad; Maryam Asadi-Aghbolaghi; Mahmood Fathy; Sergio Escalera 发表时间:2019/9/15 论文链接: https://paper.yanxishe.com/review/13536?from=leiphonecolumn_paperreview0317 推荐原因 在常规的 U-Net 中,他们直接将 encoded feature 直接拷贝并且结合到 decoding 的分支中。本文提出使用 BConvLSTM 的方法来处理 encoding 和 decoding feature,更好的进行结合。此处使用的 ConvLSTM 是来自于: Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for