Deconvolution
Masking and Demasking Agents
Insensitive Nuclei Enhanced by Polarization Transfer (INEPT)
Reducing Line Loss
Difference from Background: Limit of Detection
Upsampling
您也可能阅读
通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。
Ruibin Zhuge1, Jinghua Wang2, Zenglin Xu3
1Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen, 518055, China; Shenzhen Key Laboratory of Visual Object Detection and Recognition, Shenzhen, 518055, China.
本研究介绍了FEDNet,这是一个结合CNN和Transformers的新型网络,用于高效的单一图像排泄. 通过FEDNet实现了最先进的结果,并降低了计算成本.
科学领域:
背景情况:
研究的目的:
主要方法:
主要成果:
结论: