陈东东 0004
人员信息
附属: 英国爱丁堡大学工程学院 从属关系(2017年博士): 四川大学计算机学院机器智能实验室,中国成都
其他同名人员
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优化列表
2020年-今天
2024 [i17] 吴洪杰 , 何林超 , 张明琴 , 陈东东 , 昆明罗 , 罗梦婷 , 周继哲 , 胡晨 , 吕建成 :
用于图像恢复的扩散后验近距离采样。 CoRR公司 abs/2402.16907 ( 2024 ) 2023 [j7] 朱利安·塔切拉 , 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 :
线性逆问题中无监督学习的感知定理。 J.马赫。 学习。 物件。 24 : 39:1-39:45 ( 2023 ) [j6] 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 , 马蒂亚斯·J·埃尔哈特 , 卡罗拉·比比安·舍利布 , 费迪娅·雪莉 , 朱利安·塔切拉 :
利用Equivariant深度学习成像:从展开的网络设计到完全无监督的学习。 IEEE信号处理。 美格。 40 ( 1 ) : 134-147 ( 2023 ) [i16] 刘丽豪 , 雁栖城 , 陈东东 , 静和 , 彼得罗·利奥 , 卡罗拉·比比安·舍利布 , Angelica I.Avilés-Rivero公司 :
基于运动先验的交通视频目标检测。 CoRR公司 abs/2311.10092 ( 2023 ) 【i15】 刘丽豪 , 雁栖城 , 邓忠英 , 王淑君 , 陈东东 , 胡晓伟 , 彼得罗·利奥 , Carola Bibiane Schönlieb女士 , Angelica E.Avilés-Rivero公司 :
TrafficMOT:复杂交通场景中多目标跟踪的挑战性数据集。 CoRR公司 abs/2311.18839 ( 2023 ) 2022 [j5] 李和一 , 陈东东 , 威廉·奈隆 , 迈克·E·戴维斯 , 戴维·劳伦森 :
双卷积神经网络在乳腺肿块分割和乳腺造影诊断中的应用。 IEEE传输。 医学成像 41 ( 1 ) : 3-13 ( 2022 ) 【j4】 刘东波 , 何振南 , 陈东东 , 吕建成 :
一种改进的双通道网络,可消除灾难性遗忘。 IEEE传输。 系统。 人类网络。 系统。 52 ( 1 ) : 415-425 ( 2022 ) [第12条] 陈东东 , 朱利安·塔切拉 , 迈克·E·戴维斯 :
稳健等变成像:一个完全无监督的框架,用于学习从噪声和部分测量中成像。 CVPR公司 2022 : 5637-5646 [第11条] 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 , 穆罕默德·戈尔巴贝 :
磁共振指纹深度展开。 ISBI公司 2022 : 1-4 [第10条] 朱利安·塔切拉 , 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 :
反问题不完全测量的无监督学习。 NeurIPS公司 2022 [第14条] 朱利安·塔切拉 , 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 :
从不完全测量中学习抽样定理。 CoRR公司 abs/2201.12151 ( 2022 ) [i13] 朱利安·塔切拉 , 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 :
线性反问题中无监督学习的抽样定理。 CoRR公司 abs/2203.12513 ( 2022 ) [i12] 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 , 马蒂亚斯·J·埃尔哈特 , 卡罗拉·比比安·舍利布 , 费迪娅·雪莉 , 朱利安·塔切拉 :
等变深度学习成像。 CoRR公司 abs/2209.01725 ( 2022 ) 2021 【c9】 陈东东 , 朱利安·塔切拉 , 迈克·E·戴维斯 :
等变成像:超越距离空间的学习。 ICCV公司 2021 : 4359-4368 [i11] 陈东东 , 朱利安·塔切拉 , 迈克·E·戴维斯 :
等变成像:超越距离空间的学习。 CoRR公司 abs/2103.14756 ( 2021 ) [i10] 陈东东 , 朱利安·塔切拉 , 迈克·E·戴维斯 :
稳健等变成像:一个完全无监督的框架,用于学习从噪声和部分测量中成像。 CoRR公司 abs/2111.12855 ( 2021 ) 2020 [j3] 刘东波 , 何振南 , 陈东东 , 吕建成 :
小样本学习的网络框架。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 31 ( 10 ) : 4049-4062 ( 2020 ) 【c8】 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 :
逆成像问题的深度分解学习。 ECCV(28) 2020 : 510-526 【c7】 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 , 穆罕默德·戈尔巴巴伊 :
基于神经近似梯度迭代的MR指纹压缩重建。 迈克尔(2) 2020 : 13-22 [第九章] 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 , 穆罕默德·戈尔巴贝 :
基于神经近似梯度迭代的MR指纹压缩重建。 CoRR公司 abs/2006.15271 ( 2020 ) [i8] 李和一 , 陈东东 , 威廉·奈隆 , 迈克·E·戴维斯 , 大卫·劳伦森 :
双卷积神经网络在乳腺肿块分割和乳腺造影诊断中的应用。 CoRR公司 abs/2008.02957 ( 2020 ) [i7] 李和一 , 陈东东 , 威廉·奈隆 , 迈克·E·戴维斯 , 大卫·劳伦森 :
COIN:乳腺X射线摄影中乳腺肿块诊断的对比识别网络。 CoRR公司 abs/2012.14690 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [注2] 陈东东 , 吕建成 , 静音 , 张海仙 , 李晓杰 :
流形学习中基于角度的嵌入质量评估方法。 神经计算。 申请。 31 ( 三 ) : 839-849 ( 2019 ) 【c6】 李和一 , 陈东东 , 威廉·奈隆 , 迈克·E·戴维斯 , 戴夫·劳伦森 :
用于改进乳房X光图像处理的深度双路径网络。 ICASSP公司 2019 : 1224-1228 【c5】 穆罕默德·戈尔巴贝 , 陈东东 , 佩德罗·戈麦斯 , 马里恩·曼泽尔 , 迈克·E·戴维斯 :
磁共振指纹深度学习几何学。 ICASSP公司 2019 : 7825-7829 【c4】 李和一 , 陈东东 , 威廉·H·奈隆 , 迈克·E·戴维斯 , 戴维·劳伦森 :
签名拉普拉斯深度学习与对抗性增强,用于改进乳腺X线诊断。 迈克尔(6) 2019 : 486-494 [i6] 李和一 , 陈东东 , 威廉·奈隆 , 迈克·E·戴维斯 , 戴夫·劳伦森 :
用于改进乳房X光图像处理的深度双路径网络。 CoRR公司 abs/1903.00001 ( 2019 ) [i5] 李和一 , 陈东东 , 威廉·奈隆 , 迈克·E·戴维斯 , 戴维·劳伦森 :
签名拉普拉斯深度学习与对抗性增强,用于改进乳腺X线诊断。 CoRR公司 abs/1907.00300 ( 2019 ) [i4] 陈东东 , 迈克·E·戴维斯 :
逆成像问题的深度分解学习。 CoRR公司 abs/1911.11028 ( 2019 ) 2018 [j1] 陈东东 , 吕建成 , 张毅 :
图正则限制玻尔兹曼机器。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 29 ( 6 ) : 2651-2659 ( 2018 ) 【c3】 李和一 , 陈东东 , 威廉·奈隆 , 迈克·E·戴维斯 , 大卫·劳伦森 :
利用条件残差U-Net改进乳房X线照片中的乳房肿块分割。 兰博+BIA+ MICCAI的TIA 2018 : 81-89 [i3] 李和一 , 陈东东 , 比尔·奈隆 , 迈克·E·戴维斯 , 戴夫·劳伦森 :
利用条件残差U网改进乳房X线照片中的乳房肿块分割。 CoRR公司 abs/1808.08885 ( 2018 ) [i2] 陈东东 , 吕建成 , 迈克·E·戴维斯 :
用符号拉普拉斯受限玻尔兹曼机学习判别表示。 CoRR公司 abs/1808.09389 ( 2018 ) [i1] 穆罕默德·戈尔巴贝 , 陈东东 , 佩德罗·戈麦斯 , 马里恩·曼泽尔 , 迈克·E·戴维斯 :
磁共振指纹的深度学习方法。 CoRR公司 abs/1809.01749 ( 2018 ) 2017 【c2】 陈东东 , 吕建成 , 张毅(音) :
通过学习深度表示的无监督多变量聚类。 AAAI研讨会 2017 2014 【c1】 陈东东 , 吕建成 , 张毅 :
保持固有流形结构的局部非负追踪方法。 AAAI公司 2014 : 1745-1751