Types Of Transformers
Convolution: Math, Graphics, and Discrete Signals
Convolution Properties II
Convolution Properties I
Deconvolution
Transformers
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。
Updated: Jun 23, 2025

Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique
Published on: July 5, 2024
Junchi Liu1, Xiang Zhang1, Zhigang Luo1
1School of Computer Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China.
本研究介绍了TransConv,这是一个高效的混合架构,用于无监督域调整 (UDA). 通过结合变压器和上下文卷积特征,TransConv有效地将分类器适应新领域,以高效率实现强大的结果.
科学领域:
背景情况:
研究的目的:
主要方法:
主要成果:
结论: