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Deep learning for image-based cancer detection and diagnosis − A survey
Deep learning for image-based cancer detection and diagnosis − A survey
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Deep learning for image-based cancer detection and diagnosis − A survey

Hu, Zilong ; Tang, Jinshan ; Wang, Ziming ; Zhang, Kai ; Zhang, Ling ; Sun, Qingling

Pattern recognition, 2018-11, Vol.83, p.134-149 [Periódico revisado por pares]

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Unsupervised domain adaptive re-identification: Theory and practice
Unsupervised domain adaptive re-identification: Theory and practice
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Song, Liangchen ; Wang, Cheng ; Zhang, Lefei ; Du, Bo ; Zhang, Qian ; Huang, Chang ; Wang, Xinggang

Pattern recognition, 2020-06, Vol.102, p.107173, Article 107173 [Periódico revisado por pares]

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Adaptive Batch Normalization for practical domain adaptation
Adaptive Batch Normalization for practical domain adaptation
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Adaptive Batch Normalization for practical domain adaptation

Li, Yanghao ; Wang, Naiyan ; Shi, Jianping ; Hou, Xiaodi ; Liu, Jiaying

Pattern recognition, 2018-08, Vol.80, p.109-117 [Periódico revisado por pares]

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Towards better exploiting convolutional neural networks for remote sensing scene classification
Towards better exploiting convolutional neural networks for remote sensing scene classification
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Towards better exploiting convolutional neural networks for remote sensing scene classification

Nogueira, Keiller ; Penatti, Otávio A.B. ; dos Santos, Jefersson A.

Pattern recognition, 2017-01, Vol.61, p.539-556 [Periódico revisado por pares]

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Deep visual tracking: Review and experimental comparison
Deep visual tracking: Review and experimental comparison
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Deep visual tracking: Review and experimental comparison

Li, Peixia ; Wang, Dong ; Wang, Lijun ; Lu, Huchuan

Pattern recognition, 2018-04, Vol.76, p.323-338 [Periódico revisado por pares]

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Enhanced skeleton visualization for view invariant human action recognition
Enhanced skeleton visualization for view invariant human action recognition
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Enhanced skeleton visualization for view invariant human action recognition

Liu, Mengyuan ; Liu, Hong ; Chen, Chen

Pattern recognition, 2017-08, Vol.68, p.346-362 [Periódico revisado por pares]

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Reconstruction by inpainting for visual anomaly detection
Reconstruction by inpainting for visual anomaly detection
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Reconstruction by inpainting for visual anomaly detection

Zavrtanik, Vitjan ; Kristan, Matej ; Skočaj, Danijel

Pattern recognition, 2021-04, Vol.112, p.107706, Article 107706 [Periódico revisado por pares]

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Automatic COVID-19 lung infected region segmentation and measurement using CT-scans images
Automatic COVID-19 lung infected region segmentation and measurement using CT-scans images
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Automatic COVID-19 lung infected region segmentation and measurement using CT-scans images

Oulefki, Adel ; Agaian, Sos ; Trongtirakul, Thaweesak ; Kassah Laouar, Azzeddine

Pattern recognition, 2021-06, Vol.114, p.107747-107747, Article 107747 [Periódico revisado por pares]

England: Elsevier Ltd

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9
How deep learning extracts and learns leaf features for plant classification
How deep learning extracts and learns leaf features for plant classification
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How deep learning extracts and learns leaf features for plant classification

Lee, Sue Han ; Chan, Chee Seng ; Mayo, Simon Joseph ; Remagnino, Paolo

Pattern recognition, 2017-11, Vol.71, p.1-13 [Periódico revisado por pares]

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10
Performance evaluation of classification algorithms by k-fold and leave-one-out cross validation
Performance evaluation of classification algorithms by k-fold and leave-one-out cross validation
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Performance evaluation of classification algorithms by k-fold and leave-one-out cross validation

Wong, Tzu-Tsung

Pattern recognition, 2015-09, Vol.48 (9), p.2839-2846 [Periódico revisado por pares]

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