OpenSceneGraph的博客

4. Bridging the gap between Natural and Medical Images through Deep Colorization摘要：深度学习通过在大规模数据集上进行训练而蓬勃发展。但在医学图像诊断的许多应用中，由于隐私性、采集同质性差、标注成本高等原因，仍然无法获取大量数据。在这种情况下，从自然图像集合中转移学习是一种标准做法，它试图通过预先训练的模型微调来一次性处理形状、纹理和颜色差异。在这项工作中，我们建议解开这些挑战，并设计一个专门的网络模块，侧重于颜色适应。我们

CSGAN: Cyclic-Synthesized Generative Adversarial Networks for Image-to-Image Transformation用于图像到图像转换的周期-合成GAN摘要：图像到图像变换的主要目的是将一个域的图像转换为另一个域。大部分的研究都集中在一组预定义域的图像变换问题上。很少有研究报告为不同领域的图像到图像转换开发了一个通用的框架。随着生成对抗网络(GANs)作为图像生成问题的总体框架的引入，图像到图像的转换领域出现了巨大的增长。目前的研究主

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