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AFANet: Adaptive Frequency-Aware Network for Weakly-Supervised Few-Shot Semantic Segmentation
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10
由 芳 发布于 2026/2/1 11:09:49
DOI:10.1109/TMM.2025.3535348
作者:Jiaqi Ma;Guo-Sen Xie;Fang Zhao;Zechao Li
文献类型:期刊论文
补充材料:只需要正文
文献链接:
https://doi.org/10.1109/TMM.2025.3535348
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Abstract:
Few-shot learning aims to recognize novel concepts by leveraging prior knowledge learned from a few samples. However, for visually intensive tasks such as few-shot semantic segmentation, pix
应助信息
6小时前
lren
989715c5ff1c11f085cc34735aa3bc31.pdf
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7小时前
Book学术机器人
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7小时前
芳
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Naturally Fractured Carbonate Reservoir Characterization: A Case Study of a Mature High-Pour Point Oil Field in Hungary
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BMJ
Bioprinting functional hepatocyte organoids derived from human chemically induced pluripotent stem cells to treat liver failure
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