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Titlebook: Advances in Visual Computing; 18th International S George Bebis,Golnaz Ghiasi,Luv Kohli Conference proceedings 2023 The Editor(s) (if appli

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發(fā)表于 2025-3-26 22:49:21 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 01:56:14 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 05:56:31 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 12:51:28 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 16:04:18 | 只看該作者
Hybrid Region and?Pixel-Level Adaptive Loss for?Mass Segmentation on?Whole Mammography Imageshes for breast cancer detection, there has been a considerable boost in the performance in the field. The loss function is a core element of any deep learning architecture with a significant influence on its performance. The loss function is particularly important for tasks such as breast mass segme
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發(fā)表于 2025-3-27 20:26:55 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 00:24:58 | 只看該作者
Investigating the?Impact of?Attention on?Mammogram Classificationding of why attention offers improvements is rather limited. In this paper, we present the first comprehensive comparison of different combinations of baseline models and attention methods at multiple resolutions for whole mammogram image classification of masses and calcifications. Our findings ind
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發(fā)表于 2025-3-28 02:29:32 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 09:59:47 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 13:20:48 | 只看該作者
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