基于注意力 U-Net 和基于显著性的可解释性的静态 IR 下降预测

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用神经网络实现快速且准确的基于图像的静态 IR 降压预测，并通过关注门和显著性图解释预测的 IR 降压结果。

本研究使用多种基于ImageNet的卷积神经网络进行迁移学习研究，提出了一种名为DeepGaze IIE的新模型。该模型在MIT/Tuebingen上实现了93%的性能，成为该评测基准上的最新成果。

DeepGaze IIE MIT/Tuebingen 卷积神经网络 空间显著性检测 迁移学习
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