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1
Deep CNN-Based Blind Image Quality Predictor
Deep CNN-Based Blind Image Quality Predictor
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Deep CNN-Based Blind Image Quality Predictor

Kim, Jongyoo ; Nguyen, Anh-Duc ; Lee, Sanghoon

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2019-01, Vol.30 (1), p.11-24

United States: IEEE

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2
The Application of Visual Saliency Models in Objective Image Quality Assessment: A Statistical Evaluation
The Application of Visual Saliency Models in Objective Image Quality Assessment: A Statistical Evaluation
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The Application of Visual Saliency Models in Objective Image Quality Assessment: A Statistical Evaluation

Wei Zhang ; Borji, Ali ; Zhou Wang ; Le Callet, Patrick ; Hantao Liu

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2016-06, Vol.27 (6), p.1266-1278

United States: IEEE

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3
Compressed Sensing MRI Reconstruction Using a Generative Adversarial Network With a Cyclic Loss
Compressed Sensing MRI Reconstruction Using a Generative Adversarial Network With a Cyclic Loss
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Compressed Sensing MRI Reconstruction Using a Generative Adversarial Network With a Cyclic Loss

Quan, Tran Minh ; Nguyen-Duc, Thanh ; Jeong, Won-Ki

IEEE transactions on medical imaging, 2018-06, Vol.37 (6), p.1488-1497

United States: IEEE

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4
Distance Regularized Level Set Evolution and Its Application to Image Segmentation
Distance Regularized Level Set Evolution and Its Application to Image Segmentation
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Distance Regularized Level Set Evolution and Its Application to Image Segmentation

Chunming Li ; Chenyang Xu ; Changfeng Gui ; Fox, Martin D

IEEE transactions on image processing, 2010-12, Vol.19 (12), p.3243-3254 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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5
ViBe: A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences
ViBe: A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences
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ViBe: A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences

Barnich, O ; Van Droogenbroeck, M

IEEE transactions on image processing, 2011-06, Vol.20 (6), p.1709-1724 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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6
MoDL: Model-Based Deep Learning Architecture for Inverse Problems
MoDL: Model-Based Deep Learning Architecture for Inverse Problems
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MoDL: Model-Based Deep Learning Architecture for Inverse Problems

Aggarwal, Hemant K. ; Mani, Merry P. ; Jacob, Mathews

IEEE transactions on medical imaging, 2019-02, Vol.38 (2), p.394-405

United States: IEEE

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7
Automatic Multi-Organ Segmentation on Abdominal CT With Dense V-Networks
Automatic Multi-Organ Segmentation on Abdominal CT With Dense V-Networks
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Automatic Multi-Organ Segmentation on Abdominal CT With Dense V-Networks

Gibson, Eli ; Giganti, Francesco ; Hu, Yipeng ; Bonmati, Ester ; Bandula, Steve ; Gurusamy, Kurinchi ; Davidson, Brian ; Pereira, Stephen P. ; Clarkson, Matthew J. ; Barratt, Dean C.

IEEE transactions on medical imaging, 2018-08, Vol.37 (8), p.1822-1834

United States: IEEE

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8
Fast Keypoint Recognition Using Random Ferns
Fast Keypoint Recognition Using Random Ferns
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Fast Keypoint Recognition Using Random Ferns

Ozuysal, M. ; Calonder, M. ; Lepetit, V. ; Fua, P.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2010-03, Vol.32 (3), p.448-461 [Periódico revisado por pares]

Los Alamitos, CA: IEEE

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9
A Statistical Prediction Model Based on Sparse Representations for Single Image Super-Resolution
A Statistical Prediction Model Based on Sparse Representations for Single Image Super-Resolution
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A Statistical Prediction Model Based on Sparse Representations for Single Image Super-Resolution

Peleg, Tomer ; Elad, Michael

IEEE transactions on image processing, 2014-06, Vol.23 (6), p.2569-2582 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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10
Quantitative Analysis of Human-Model Agreement in Visual Saliency Modeling: A Comparative Study
Quantitative Analysis of Human-Model Agreement in Visual Saliency Modeling: A Comparative Study
Material Type:
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Quantitative Analysis of Human-Model Agreement in Visual Saliency Modeling: A Comparative Study

Borji, Ali ; Sihite, D. N. ; Itti, L.

IEEE transactions on image processing, 2013-01, Vol.22 (1), p.55-69 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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