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关于2020至2023年医学图像分割领域中半监督学习方法的顶会与期刊论文汇总

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简介：
本研究综述了2020年至2023年间医学图像分割领域的半监督学习方法，涵盖了该时期内各大顶会和核心期刊的重要文献。 文件包含十余篇论文（自己收集整理）。顶会包括：MICCAI（全称 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention），IPMI（全称 Information Processing in Medical Imaging），ISBI（全称 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging）和 MIDL（全称 The International Conference on Medical Imaging with Deep Learning）。期刊有 TMI（全称 IEEE Transactions on Medical Imaging）和 MedIA（全称 Medical Image Analysis）。

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  • 关于2020至2023年医学图像分割领域中半监督学习方法的顶会与期刊论文汇总
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    本研究综述了2020年至2023年间医学图像分割领域的半监督学习方法，涵盖了该时期内各大顶会和核心期刊的重要文献。 文件包含十余篇论文（自己收集整理）。顶会包括：MICCAI（全称 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention），IPMI（全称 Information Processing in Medical Imaging），ISBI（全称 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging）和 MIDL（全称 The International Conference on Medical Imaging with Deep Learning）。期刊有 TMI（全称 IEEE Transactions on Medical Imaging）和 MedIA（全称 Medical Image Analysis）。
     
  • SSL4MIS: 医学图像分割中半监督学习的文献综述与代码实现合集
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    简介：本文献综述和代码库汇集了医学图像分割领域内半监督学习方法的研究进展，旨在为研究者提供全面资源。 近年来，半监督图像分割在医学图像计算领域变得越来越重要。然而，由于隐私策略等因素的影响，目前仅有少数开源代码及数据集可供使用。为了方便评估与公平比较的目的，我们正在努力创建一个专门用于半监督医学图像分割的基准平台，并借此推动该领域的研究进展。如果您对此感兴趣，请随时将实现成果或想法提交至我们的存储库。 该项目最初是为支持先前的研究工作而设立的。如果本项目对您的科研活动有所助益，请考虑引用以下文献： @article{luo2020urpc, title={Efficient Semi-supervised Gross Target Volume of Nasopharyngeal Carcinoma Segmentation via Uncertainty Rectified Pyramid Consistency}, author={Luo, Xiangde and Liao, Wen}
     
  • 半监督学习方法
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    简介：半监督学习方法是指利用大量未标记数据和少量标记数据进行训练的学习算法，旨在提升模型性能与减少标注成本。 Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，它结合了有标签数据和无标签数据来训练模型。这种方法在只有少量标记样本的情况下尤其有用，可以通过利用大量未标记的数据来提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，半监督学习能够在资源有限的情况下有效提升算法的学习效果。
     
  • 半监督学习中的图基算法
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    简介：本文介绍了在半监督学习领域中应用的一种创新算法——图基算法。该方法结合了少量标记数据和大量未标记数据的优势，通过构建有效的图形模型来提升学习性能，在多种应用场景下展现了优越的分类效果。 学习机器学习算法中的半监督学习算法会有所帮助。
     
  • 关于半监督学习的综述
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    本文是一篇关于半监督学习的研究综述。文章全面回顾了该领域的发展历程、关键技术和最新进展，并探讨了其面临的挑战与未来方向。 这篇数据挖掘课的作业论文是对半监督学习方面的综述性文章进行探讨。参考文献主要集中在2009年以前的内容，当时中文相关文献较少。希望我的这篇文章能够为对该领域感兴趣的研究者提供一些帮助，并欢迎各位指出其中可能存在的错误之处。
     
  • Dassl.pytorch：适用于领域适应与半监督学习的PyTorch工具包
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    Dassl.pytorch是一款专为领域适应和半监督学习设计的PyTorch库，提供丰富的数据管理、模型训练及评估工具，助力研究人员高效开发新颖算法。 Dassl是一个专注于领域适应与半监督学习研究的工具箱，并因此得名。它采用模块化设计并提供统一接口，方便快速原型开发及新方法试验。使用Dassl，仅需几行代码即可实现新的算法。 您可以利用Dassl进行以下领域的研究： - 领域适应 - 域泛化 - 半监督学习 最新进展包括： [2021年3月] 我们发布了一份关于领域泛化的调查报告，总结了该主题过去十年的发展历程、相关问题、数据集、方法论及未来发展方向。 [2021年1月] 最近的研究成果（通过混合不同域样本的实例级特征统计信息来改善领域泛化）已被ICLR 2021接受。代码已在相应平台发布，其中跨域图像分类部分基于Dassl.pytorch库实现。 [2020年5月] Dassl版本v0.1.3 更新了Digit-Single数据集，用于测试单源领域泛化方法的性能基准。新增的数据集中包含相应的CNN模型和配置文件。有关如何评估您的算法的具体信息，请参阅相关文档。
     
  • 各大学术领域内的国际顶尖会议与期刊杂志
    优质
    本资源汇集全球各大科研领域的顶级会议和学术期刊信息，旨在为学者、研究人员提供一个全面了解并参与国际前沿研究动态的平台。 研究生和博士生研究人员可以通过查找相关的会议期刊杂志来获取各个学术研究领域的国际顶级会议和期刊的信息。这些资源有助于跟踪不同行业的学术前沿和技术进展，并了解业内专家的研究方向。
     
  • 18-20年顶尖期刊去雾论文汇总
    优质
    本资料汇编了2018至2020年间发表于国际顶级学术期刊上的去雾技术相关研究文献，全面展示该领域前沿进展。 在图像处理领域，去雾技术是一项重要的研究方向，旨在提高恶劣天气条件下拍摄的照片的清晰度和视觉质量。本段落将重点介绍2018年至2020年间，在顶级期刊（如IEEE Transactions on Image Processing）和会议（如ICCV、ECCV）上发表的相关论文整理，并着重介绍了应用了机器学习及卷积神经网络(CNN) 的先进技术。 去雾技术的核心目标是恢复图像中的细节和色彩，去除由大气散射导致的模糊现象。传统的去雾方法通常基于物理模型，例如暗通道先验理论，但这些方法对于复杂环境适应性有限。近年来随着深度学习的发展特别是CNN的应用，在该领域取得了显著的进步。卷积神经网络在去雾任务中应用广泛，主要通过大量带有雾和无雾图像对的训练数据来自动学习特征表示与映射规则。 其中一些典型的 CNN 架构如DehazeNet、AOD-Net及GFN等已经在实际效果上取得重大突破。例如 Cai 等人提出的 DehazeNet，设计了一个深度卷积网络通过先验信息估计大气光和传输矩阵来实现去雾；而 AOD-Net 则引入了一种轻量级结构，在保持良好性能的同时显著减少计算成本适合实时应用需求；GFN 结合了引导滤波器与 CNN 的优点，既能充分利用深度学习的强大能力又可保证边缘清晰度。 在这三年的研究中还出现许多创新方法如基于多尺度的网络架构、注意力机制的应用以及深度自适应去雾技术等。这些新技术不仅提升了去雾性能而且更加注重模型效率和泛化能力为实际应用提供了更多可能性。 综上所述，2018年至2020年间顶级期刊上的相关论文整理涵盖了机器学习与 CNN 在该领域的前沿进展是深入理解并掌握现代图像处理关键技术的重要资源。对于从事图像处理、计算机视觉或深度学习研究的学者和工程师来说这些资料极具参考价值可以帮助他们进行更深层次的研究及开发工作。
     
  • 2020年机器学习领域SCI论文.rar
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    该压缩文件包含2020年度在机器学习领域的高质量科研成果，汇集了多篇被国际学术界认可并发表于SCI期刊的论文，为研究者和从业者提供宝贵的参考资源。 最新的机器学习相关的SCI论文集包含26篇高质量期刊的英文原版PDF文档，这些文章均在2020年发布。