Removing the Burden of Data Labeling: Automatic Surgical Video Understanding with Unsupervised Learning

消除数据标签的负担：通过无监督学习自动理解手术视频

基本信息

  • 批准号：
    20K23343
  • 负责人：
    LI LIANGZHI
  • 金额：
    $ 0.92万
  • 依托单位：
    Osaka University
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
  • 财政年份：
    2020
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2020-09-11 至 2022-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
MTUNet: Few-shot Image Classification with Visual Explanations
SCOUTER: Slot Attention-based Classifier for Explainable Image Recognition
Github Code for the Few-shot Learning
用于少样本学习的 Github 代码
  • DOI：
  • 发表时间：
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
  • 通讯作者：
Noisy-LSTM: Improving Temporal Awareness for Video Semantic Segmentation
  • DOI：
    10.1109/access.2021.3067928
  • 发表时间：
    2020-10
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Bowen Wang;Liangzhi Li;Yuta Nakashima;R. Kawasaki;H. Nagahara;Y. Yagi
  • 通讯作者：
    Bowen Wang;Liangzhi Li;Yuta Nakashima;R. Kawasaki;H. Nagahara;Y. Yagi
Github Code for the Semantic Segmentation
语义分割的 Github 代码
  • DOI：
  • 发表时间：
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
  • 通讯作者：
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  • 作者：
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  • 作者：
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  • 作者：
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LI LIANGZHI其他文献

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  • DOI：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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