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Multi-modal-Retrieval-MMDL
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2021-04-08
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多媒体数字图书馆 向MICCAI 2021提交论文 这项工作基于: DSCMR Liangli Zhen *,Peng Hu *,Xu Wang,Peng Dezhong, [C],IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR),2019年:10394-10403。 (*表示同等贡献) SDML Peng Hu *,Liangli Zhen *,Peng Dezhong,Liu Pei,用于跨模式检索的可扩展深度多模式学习[C],国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议(SIGIR),2019:635-644。 (*表示同等贡献) 抽象的 基于内容的图像检索(CBIR)对于跨鉴别诊断,预后,队列选择和电子放射数据库索引的临床应用越来越引起人们的兴趣。 但是,对于放射学应用有意义的CBIR要求具有解决语义鸿沟和基于细粒度图像特征评估相似性的能力。 我们观察到放射数据库中的图像通常伴随着
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Multi-modal-Retrieval-MMDL-main.zip (16个子文件)
Multi-modal-Retrieval-MMDL-main
README.md 2KB
load_data.py 2KB
evaluate.py 633B
main.py 2KB
framework.jpg 199KB
train_model.py 6KB
model.py 2KB
Result.jpg 140KB
data
pascal
test_img.mat 1.56MB
train_txt.mat 938KB
test_txt.mat 117KB
train_img.mat 12.5MB
README 359B
train_img_lab.mat 6KB
test_img_lab.mat 1000B
README 585B
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林海靖
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