( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Xu, Mou-Cheng"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
MisMatch: Learning to Change Predictive Confidences with Attention for Consistency-Based, Semi-Supervised Medical Image Segmentation.

, , , , , , , , und . CoRR, (2021)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Cheng Xu

Xu Cheng

Chenqi Mou

Xu Xu

Xu Xu

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Deformably-Scaled Transposed Convolution., , , , , und . CoRR, (2022)Tissue characterization based on the analysis on i3DUS data for diagnosis support in neurosurgery.. CoRR, (2020)Airway Measurement by Refinement of Synthetic Images Improves Mortality Prediction in Idiopathic Pulmonary Fibrosis., , , , , , , , , und . DGM4MICCAI@MICCAI, Volume 13609 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 106-116. Springer, (2022)MisMatch: Calibrated Segmentation via Consistency on Differential Morphological Feature Perturbations With Limited Labels., , , , , , und . IEEE Trans. Medical Imaging, 42 (10): 2988-2999 (Oktober 2023)MisMatch: Learning to Change Predictive Confidences with Attention for Consistency-Based, Semi-Supervised Medical Image Segmentation., , , , , , , , und . CoRR, (2021)Learning Morphological Feature Perturbations for Calibrated Semi-Supervised Segmentation., , , , , , , , und . MIDL, Volume 172 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1413-1429. PMLR, (2022)Bayesian Pseudo Labels: Expectation Maximization for Robust and Efficient Semi-Supervised Segmentation., , , , , , , und . CoRR, (2022)Disentangling Human Error from the Ground Truth in Segmentation of Medical Images., , , , , , , und . CoRR, (2020)Expectation Maximization Pseudo Labelling for Segmentation with Limited Annotations., , , , , , , und . CoRR, (2023)