基于电动机图像（MI）的脑电脑界面（BCIS）允许通过解码神经生理现象来控制几种应用，这些现象通常通过使用非侵入性技术被脑电图（EEG）记录。尽管在基于MI的BCI的进展方面很大，但脑电图有特定于受试者和各种变化随时间。这些问题指出了提高分类绩效的重大挑战，特别是在独立的方式。为了克服这些挑战，我们提出了Min2Net，这是一个新的端到端多任务学习来解决这项任务。我们将深度度量学习集成到多任务AutoEncoder中，以从脑电图中学习紧凑且识别的潜在表示，并同时执行分类。这种方法降低了预处理的复杂性，导致EEG分类的显着性能改善。实验结果以本语独立的方式表明，MIN2Net优于最先进的技术，在SMR-BCI和OpenBMI数据集中分别实现了6.72％的F1分数提高，以及2.23％。我们证明MIN2NET在潜在代表中提高了歧视信息。本研究表明使用此模型的可能性和实用性为新用户开发基于MI的BCI应用，而无需校准。
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随着3D数据的可用性增加，对解决方案处理的需求也迅速增加。然而，将尺寸添加到已经可靠地准确的2D方法导致巨大的内存消耗和更高的计算复杂性。这些问题导致当前的硬件达到其限制，大多数方法都强制降低输入分辨率。我们的主要贡献是一种新的深度3D语义分段方法，用于行李CT扫描中的枪支检测，使得能够快速训练和低视频内存消耗，用于高分辨率的体积尺寸。我们介绍了一种移动的金字塔方法，它在推理时间内使用多个向前通过，以分割实例。
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2021-11-25
尽管在计算机视觉中的深度学习成功，但识别微妙和小物体（或地区）的算法仍然具有挑战性。例如，识别棒球或在地面场景中的飞盘或X射线图像中的骨折可以容易地导致过度装备，除非有大量的训练数据。为缓解此问题，我们需要一种方法来强制模型应该在有限的培训数据中识别微妙地区。在本文中，我们提出了一种称为Cut \＆Rest的简单但有效的监督增强方法。它在各种医学图像域（内部资源和公共数据集）和自然图像域（MS-Coco $ _S $）中取得了更好的性能，而不是其他监督的增强和明确的指导方法。此外，使用类激活图，我们确定了剪切\和保持方法驱动模型，以有效地专注于相关的微妙和小区域。我们还表明，沿着切割\和保持比单调增加的性能，表明即使仅应用了有限量的切割量，也可以提高模型，从而允许改进的低监督（注释）成本。
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