{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期部分”:[[2024,9,12],“日期时间”:“2024-09-12T01:46:57Z”,“时间戳”:1726105617700},“出版商位置”:“查姆”,“参考计数”:22,“出版者”:“斯普林格国际出版公司”,“isbn-type”:[{“类型”:”打印“,“值”:“9783030638191”},{“type”:“电子”,“value”:“9783030638207”}],“license”:[{“start”:{“date parts”:[[2020,1,1]],“date time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:157783680000},“content version”:“tdm”,“delay in days”:0,“URL”:“http:\/\/wspringer.com\/tdm”},{“start”:{“date parts”:[[2020,1,1]],“date time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:157783680000 6800000},“内容版本”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http:\/\/www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date-parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days“:0,”URL“https:\/\www.springer.com\/tdm”}1,1]],“日期时间”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1577836800000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.springer.com/tdm”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[2020]]},”DOI“:”10.1007\/978-3030-63820-7_62“,”类型“book-capter”,“创建“:{“date-parts”:[[2020,11,18]],“date-time”:“2020-11-18T09:12:07Z”,“时间戳”:1605690727000},“页面”:“544-553”,“更新策略”:“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy”,“源”:“Crossref”,”is-referenced-by-count“:0,”title“:[”用于图像分类和分割的路由注意转移网络“],”prefix“:”10.1007“,”author“:[{”given“Yuwei”,“family”:“Yang”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“given”:“Yi”,“family”:“Sun”,“sequence”:“additional”,“filiation“:[]{”,{”given“:”Guiping“,”family“:”Su“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]},}“giving”:“Shiwei”,”faily“:“Ye”,“序列”:“附加”,“从属关系”:[]{“member”:“297”,“published on line”:{“date-parts”:[[2020,11,17]]},“参考”:[{“键”:“62_CR1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Jacob,B.,Kligys,S.,Chen,B.等人:有效整数算术推理的神经网络量化和训练。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第2704\u20132713页(2018)”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2018.00286”},{“key”:“62_CR2”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang,D.,Yang,J.,Ye,D.,Hua,G.:Lq-nets:学习量化用于高度精确和紧凑的深度神经网络。摘自:《欧洲计算机视觉会议论文集》,第365\u2013382页(2018)”,“doi”:“10.1007\/978-3-030-01237-3_23”},{“key”:“62_CR3”,“非结构化”:“Han,S.,Mao,H.,Dally,W.J.:深度压缩:使用剪枝、训练量化和哈夫曼编码压缩深度神经网络。arXiv预印本arXiv:1510.00149(2015)”},{“key”:“62_CR4”,“非结构化”:“Guo,Y.,Yao,A.,Chen,Y.:高效dnns的动态网络手术。In:Advances In Neural Information Processing Systems,pp.1379\u20131387(2016)”},{“key”:“62_CR5”,“unstructured”:“Howard,A.G.,Zhu,M.,Chen,B.等人:Mobilenets:移动视觉应用的高效卷积神经网络。arXiv预印本arXiv:1704.04861(2017)”},{“key”:“62_CR6”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang,X.,Zhou,X.、Lin,M.、Sun,J.:Shufflenet:一种用于移动设备的高效卷积神经网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第6848\u20136856页(2018)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00716”},{“key”:“62_CR7”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wu,B.,Wan,A.,Yue,X.,et al.:Shift:一种零浮点、零参数的空间卷积替代方法。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第9127\u20139135页(2018)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00951”},{“key”:“62_CR8”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sandler,M.、Howard,A.、Zhu,M.,Zhmoginov,A.、Chen,L.-C.:Mobilenetv 2:倒置残差和线性瓶颈。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第4510\u20134520页(2018)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00474”},{“key”:“62_CR9”,“非结构化”:“Jeon,Y.,Kim,J.:通过卷积解构构建快速网络。In:Advances In Neural Information Processing Systems,pp.5951\u20135961(2018)”},{“key”:“62_CR10”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Chen,W.,Xie,D.,Zhang,Y.,Pu,S.:你所需要的只是一些转变:为图像分类设计高效的卷积神经网络。在:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,pp.7241\u20137250(2019)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00741”},{“key”:“62_CR11”,“非结构化”:“Hacene,G.B.,Lassance,C.,Gripon,V.,Courbariaux,M.,Bengio,Y.:移位网络的基于注意的剪枝。arXiv预印本arXiv:1905.12300(2019)”},{“key”:“62_CR12”,“unstructured”:“Sabour,S.,Frosst,N.,Hinton,G.E.:胶囊之间的动态路由。In:Advances In Neural Information Processing Systems,pp.3856\u20133866(2017)“},”{“key”:“62_CR13”,“非结构化”:“Hubara,I.,Courbariaux,M.,Soudry,D.,El-Yaniv,R.,Bengio,Y.:二值化神经网络。In:Advances In neural Information Processing Systems,pp.4107\u20134115(2016)”},{“key”:“62-CR14”,“unstructured”:“Simonyan,K.,Zisserman,A.:用于大规模图像识别的深度卷积网络。arXiv预印本arXiv:1409.1556(2014)”},{“key”:“62_CR15”,“非结构化”:“Iandola,F.N.,Han,S.,Moskewicz,M.W.,Ashraf,K.,Dally,W.J.,Keutzer,K.:SqueezeNet:alexNet级精度,参数少50倍,模型大小$$<$$0.5 MB。arXiv预打印arXiv:1602.07360(2016)”},{“key”:“62_CR16”,“非结构化”:“Mnih,V.,Heess,N.,Graves,A.:视觉注意的递归模型。In:Advances In Neural Information Processing Systems,pp.2204\u20132212(2014)”},{“key”:“62_CR17”,“unstructured”:“Jetley,S.,Lord,N.A.,Lee,N.、Torr,P.H.S.:学会注意。arXiv预印本arXiv:1804.02391:“Vaswani,A.,Lord,N.A.,Lee,N.,et al.:注意力就是你所需要的。In:Advances In Neural Information Processing Systems,pp.5998\u20136008(2017)”},{“key”:“62_CR19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Cheng,J.,Dong,L.,Lapata,M.:机器阅读的长-短期记忆网络。arXiv预印本arXiv:1601.06733(2016)”,“doi”:“10.18653\/v1\/D16-1053”},{“key”:“62_CR20”,“series-title”:“计算机科学讲义”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”234“,“doi”:“10.1007\/978-3319-24574-4_28”,“volume-title”:”医学图像计算和计算机辅助干预\u2013 MICCAI 2015“,”author:“O Ronneberger”,“年份”:“2015”,“非结构化”:“Ronneberger,O.,Fischer,P.,Brox,T.:U-Net:生物医学图像分割的卷积网络。收录:Navab,N.,Horneger,J.,Wells,W.M.,Frangi,A.F.(编辑)MICCAI 2015。LNCS,第9351卷,第234\u2013241页。查姆施普林格(2015)。https:\/\/doi.org/10.1007\/978-3-319-24574-4_28“},{“issue”:“2”,“key”:“62_CR21”,“doi断言者”:“publisher”,“首页”:“568”,“doi”:“10.1109\/JBHI.2019.2912935”,“volume”:“24”,“author”:“S Guan”,“year”:“2019”,“nonstructured”:“Guan,S.、Khan,A.A.、Sikdar,S.和Chitnis,P.V.:用于去除2D稀疏光声层析成像伪影的全密度UNet。IEEE J.生物医学。健康信息。24(2),568\u2013576(2019)“,“新闻标题”:“IEEE J.Biomed。健康信息。“},{”key“:”62_CR22“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Alom,M.Z.,Hasan,M.,Yakopcic,C.,Taha,T.M.,Asari,V.K.:基于u-net(r2u-net)的递归残差卷积神经网络,用于医学图像分割。arXiv预印本arXiv:1802.06955(2018)“,”doi“:”10.1109\/NAECON.2018.8556686“}],”container-title“:[”计算机和信息科学中的通信”,“神经信息处理”],“原始标题”:[],“语言”:“en”,“链接”:[{“URL”:“https:\\//link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3030-63820-7_62”,“内容类型”:“未指定”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“相似性检查”}],“存放”:{“日期段”:[2021,4,24]],“date-time”:“2021-04-24T22:22:00Z”,“timestamp”:1619302920000},“score”:1,“resource”:{“primary”:{“URL”:“https:\/\/link.springer.com\/10.1007\/978-3030-63820-7_62”}},”subtitle“:[],”shorttitle“:[],”issued“:{”date-parts“:[2020年]}”,“ISBN”:[“9783030638191”,”978303030638207“],”references-count“:22,“URL”:“http:\/\/dx.doi.org/10.1007\/978-3-030-63820-7_62”,“relationship”:{},“ISSN”:[“1865-0929”,“1865-0937”],“ISSN type”:[{“type”:“print”,“value”:“1865-0929”},{“type”:“electronic”,“value”:“1865-0937”}],“subject”:[],“published”:{“date parts”:[[2020]]},“assertion”:[{“value”:“2020年11月17日”,“订单”:1,“名称”:“首次在线”,“标签”:“首次在线”,“组”:{“name”:“ChapterHistory”,“label”:“ChapterHistory”}},{“value”:“ICONIP”,“order”:1,“name”:“conference_acrombit”,“标签”:“会议缩写词”,“group”::{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“会议信息”}},{“value”:“曼谷”,“订单”:3,“name”:“Conference_city”,“标签”:“会展城市”,“group”::“会议信息”}},{“value”:“2020”,“order”:5,“name”:“Conference_year”,“label”:“会议年份”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“table”:“Conferency Information”},}“value”:“2020年11月18日”,“订单”:7,“name“:”Conference_start_date“,”label“:”会议开始日期“,”group“:{”name“::“2020年11月22日”,“订单”:8,“名称”:“conference_end_date”,“label”:“会议结束日期”,“组”:{“名称”:“会议信息”,“标签”:“大会信息”}},{“值”:“27”,“顺序”:9,“名称“:”conference_number“,”label“:”会议编号“,”group“:{”name“:”ConferenceInfo“,名称“:“conference_id”,“label”:“会议id”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“标签”:“会务信息”}},{“value”:“http://www.apnns.org\/ICONIP2020”,“order”:11,“name”:“conference_url”,“tabel”:”会议url“,”group“:{”name“:”ConferenceInformo“,”label“:”会议信息“}}”,{”value“:”Single-blind“,”order“:1,“name”:“type”,“label”:“type”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“Peer Review Information(由会议组织者提供)”}},{“value”:“CMT”,“order”:2,“name”:“conference_management_system”,“标签”:“会议管理系统”,“group”:{“名称”:“confEventPeerrReviewInformation”,“table”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“618”,“order”:3,“name”:“number_of_submissions_sent_for_review”:“接受的全文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“189”,“order”:5,“name”:“Number_of_short_Papers_Accepted”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“30%-该值由公式“接受的全文数量/发送供评审的提交数量*100”计算,然后四舍五入为整数。”,“order”:6,“name”:“acceptance_rate_of_Full_Papers”,“label”:“全文接受率”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}}},{“value”:“3.68”,“order”:8,“name”:“average_number_of_papers_per_reviewer”,“label”:“每位评审员的平均论文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“No”,“order”:9,“name”:“external_reviewers_involved”,“label”:“涉及的外部评审员”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“Peer Review Information(由会议组织者提供)”}},{“value”:“由于COVID-19大流行,会议实际上举行了。”,“order”:10,“name”:“additional_info_on_Review_process”,“tabel”:”审核过程的附加信息“,”group“:{”name“:”ConfEventpeerReview信息“,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}}]}}