TRACE:拓扑感知细结构分割目标函数
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TRACE:拓扑感知细结构分割目标函数
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AI 综述
Junho Moon 与 Ikbeom Jang 在 arXiv 发布论文,提出 TRACE,一种面向细长结构分割的拓扑感知、预测自适应目标函数。该方法利用目标骨架为每条连接选择当前预测下最容易实现的有效重连路径,联合监督重连瓶颈与对应骨架点,并引入保持前景及类别拓扑的骨架载体。 基于论文摘要:作者称在六个二维和三维基准上,TRACE 改善了连接性与拓扑,同时保持较强分割精度和较低训练开销;代码将在论文接收后发布。
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最新进展10月16日 12:00
TRACE通过预测自适应连接约束进行拓扑感知重连以分割细长结构报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv · cs.AITRACE通过预测自适应连接约束进行拓扑感知重连以分割细长结构
基于论文摘要,作者提出TRACE,一种面向细长结构分割的拓扑感知、预测自适应目标函数,利用目标骨架为每条连接选择当前预测下最容易实现的有效重连路径。该方法联合监督重连瓶颈与对应骨架点,并引入保持前景及类别拓扑的骨架载体;作者称其在六个二维和三维基准上改善了连接性与拓扑,同时保持较强分割精度和较低训练开销,代码将在论文接收后发布。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 5
- 可比范围峰值
- 910月16日 14:00
- 近 24 小时变化
- -49%
02.557.510
18:0010月17日06:0012:00
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