信息学院丁兴号教授课题组多篇论文被人工智能
来源:方案网 发表于2019-08-25 23:35:03 编辑:朱一龙
摘要: 近来,信息学院信息与通讯工程系丁兴号教授课题组7篇论文被人工智能相关世界TOP期刊和会议选用,论文首要重视人工智能在核算机视觉和医学印象剖析范

近来,信息学院信息与通讯工程系丁兴号教授课题组7篇论文被人工智能相关世界TOP期刊和会议选用,论文首要重视人工智能在核算机视觉和医学印象剖析范畴使用。

由博士生傅雪阳、硕士生梁柏荣协作完结的论文“Lightweight Pyramid Networks for Image Deraining”被 IEEE Trans. on Neural Network and Learning Systems接纳。论文连续课题组在图画去雨范畴的抢先优势,使用图画处理范畴常识提出将图画金字塔分化等经典图画处理技能与深度学习有机交融,有用处理现有深度学习去雨模型参数量过大,所构建的模型是世界上第一个参数量少于1万的深度学习去雨模型,使得深度学习去雨模型能够使用于核算、存储等资源受限使用场合。该论文由丁兴号教授,黄悦副教授以及闽江讲座教授John Paisley一起辅导。

由博士生孙立言、硕士生樊志文协作完结的论文“A Deep Information Sharing Network for Multi-contrast Compressed Sensing MRI Reconstruction”被IEEE Trans. on Image Processing接纳。论文初次提出一种信息同享深度学习模型用于处理多对比度磁共振成像紧缩感知重建问题,该模型能够有用使用不同对比度磁共振印象之间的相关性,以在确保成像质量的前提下大幅度进步磁共振成像速度。该论文由丁兴号教授,黄悦副教授以及闽江讲座教授John Paisley一起辅导。

由丁兴号教授,黄悦副教授一起辅导,硕士生陈超奇、谢伟平完结的“Progressive Feature Alignment for Unsupervised Domain Adaptation”,硕士生梁柏荣完结的“Look More Than Once: An Accurate Detector for Text of Arbitrary Shapes”和博士生傅雪阳完结的“A Variation Pan-Sharpening with Local Gradient Constraints”3篇论文宣布在核算机视觉和模式识别范畴世界尖端会议IEEE CVPR2019。

 

 

 

由博士生孙立言,硕士生樊志文协作完结的论文“Joint CS-MRI Reconstruction and Segmentation with a Unified Deep Network”宣布在IPMI2019。论文初次将紧缩感知重建与切割两个不同层次的视觉使命统一在一个深度学习结构下完结,使得不同层次的视觉使命间能够互享信息,然后进步各自使命的功能。论文由丁兴号教授,黄悦副教授以及闽江讲座教授John Paisley一起辅导。这是信息学院初次在IPMI宣布论文。

 

 

 

 

信息学院丁兴号教授课题组多篇论文被人工智能相关世界尖端学术会议及期刊选用

由硕士生马文骜完结的论文“Multi-Task Neural Networks with Spatial Activation for Retinal Vessel Segmentation andArtery/Vein Classification”被2019年Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention接纳。论文提出了一种使用空间加权的多使命深度学习网络,能够在视网膜眼底图画上完成一起将血管以及动静脉切割出来。特别地,论文在网络的输出端规划了一种使用高斯函数的空间激活模块,使用血管切割这样一个较为简单的使命,来辅导更为杂乱的动静脉分类。论文由丁兴号教授与腾讯优图实验室郑冶枫博士一起辅导。

 

 

信息学院丁兴号教授课题组多篇论文被人工智能相关世界尖端学术会议及期刊选用

 

 

 

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