吉格内什·S·巴特
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2020年–今天
2024 [第17条] 马纳斯韦尼·皮杜古拉 , 吉格内什·S·巴特 以下为:
分析CNN:在跨域泛化中使用小波学习图像结构。 NCC公司 2024 以下为: 1-6 2023 [第16条] 斯瓦提莱 , 吉格内什·S·巴特 , 萨拉特·库马尔·帕特拉 , 坦梅·安巴德卡尔 以下为:
认知行为人工智能:用于医学深度去噪者技术理解的新型会话记忆元素。 CogMI公司 2023 以下为: 41-48 [第15条] 赛·库马尔·巴塞蒂 , 吉格内什·S·巴特 以下为:
SAR中自动目标识别的自监督深度网络。 IGARSS公司 2023 以下为: 8158-8161 [第14条] 斯瓦提莱 , 吉格内什·S·巴特 , 萨拉特·库马尔·帕特拉 以下为:
用于医学图像的非配对循环翻译的严格有界深度网络。 单一共享平台 2023 以下为: 61-65 [i4] 斯瓦提莱 , 吉格内什·S·巴特 , 萨拉特·库马尔·帕特拉 以下为:
用于医学图像的非配对循环翻译的严格有界深度网络。 CoRR公司 abs/2311.02480 ( 2023 ) 2022 [j6] S.S.维贾亚谢哈尔 , Vijay S.Deshpande公司 , 吉格内什·S·巴特 以下为:
使用深度学习实现高光谱解混的实用方法。 IEEE地质科学。 远程。 Sens.Lett公司。 19 以下为: 1-5 ( 2022 ) [第13条] 斯瓦提莱 , 吉格内什·S·巴特 , 萨拉特·库马尔·帕特拉 以下为:
新冠肺炎患者可获得、价格合理且风险低的肺部健康监测:从退化的LR-ULDCT进行深层级联重建。 ISBI公司 2022 以下为: 1-5 2021 [j5] 斯瓦提莱 , 吉格内什·S·巴特 , 萨拉特·库马尔·帕特拉 以下为:
增强医学图像去噪的增强噪声学习框架。 IEEE接入 9 以下为: 117153-117168 ( 2021 ) 【j4】 S.S.维贾亚谢哈尔 , 吉格内什·S·巴特 以下为:
小波域中的盲谱分解。 IEEE J.选择。 顶部。 申请。 地球目标远程。 传感器。 14 以下为: 10287-10302 ( 2021 ) [第12条] 吉格内什·R·帕特尔 , 曼朱纳特·乔希(Manjunath V.Joshi) , 吉格内什·S·巴特 以下为:
使用带有空间和光谱正则化的自动编码器进行光谱分离。 IGARSS公司 2021 以下为: 3321-3324 [i3] 马纳斯韦尼·皮杜古拉 , 吉格内什·S·巴特 以下为:
朝向玻璃盒CNN。 CoRR公司 abs/2101.10443 ( 2021 ) [i2] 斯瓦提莱 , 吉格内什·S·巴特 , 萨拉特·库马尔·帕特拉 以下为:
一种用于医学图像去噪的无监督深度学习框架。 CoRR公司 abs/2103.06575 ( 2021 ) 2020 [j3] S.S.维贾亚谢哈尔 , 吉格内什·S·巴特 , 巴加布查托帕迪耶 以下为:
高光谱数据的虚拟维数:多假设检验在控制I类误差中的应用。 IEEE J.选择。 顶部。 申请。 地球目标远程。 传感器。 13 以下为: 2974-2985 ( 2020 ) [第11条] 吉格内什·R·帕特尔 , 曼朱纳特·乔希(Manjunath V.Joshi) , 吉格内什·S·巴特 以下为:
一种利用光谱分解和传输学习实现高光谱图像超分辨率的新方法。 IGARSS公司 2020 以下为: 1512-1515 [第10条] 吉格内什·S·巴特 , 曼朱纳特·乔希(Manjunath V.Joshi) 以下为:
高光谱分解中的深度学习:综述。 IGARSS公司 2020 以下为: 2189-2192年
2010 – 2019
2019 [注2] 吉格内什·R·帕特尔 , 曼朱纳特·乔希(Manjunath V.Joshi) , 吉格内什·S·巴特 以下为:
利用不连续保持和稀疏诱导先验估计丰度。 IEEE J.选择。 顶部。 申请。 地球目标远程。 传感器。 12 ( 7 ) 以下为: 2148-2158 ( 2019 ) 【c9】 S.S.维贾亚谢哈尔 , 吉格内什·S·巴特 以下为:
一种新的小波域丰度估计方法。 IGARSS公司 2019 以下为: 2159-2162 【c8】 S.S.维贾亚谢哈尔 , 吉格内什·S·巴特 , 巴加布查托帕迪耶 以下为:
提高高光谱数据虚拟维数的统计方法。 IGARSS公司 2019 以下为: 2272-2275 【c7】 希兰·拉瓦尼 , Shivam Saboo公司 , 吉格内什·S·巴特 以下为:
一种使用深度学习的SAR图像去斑点实用方法。 IGARSS公司 2019 以下为: 2957-2960 【c6】 Vijay S.Deshpande公司 , 吉格内什·S·巴特 以下为:
变形医学图像配准的贝叶斯深度学习。 PReMI(2) 2019 以下为: 41-49 【c5】 乌代·基兰·查拉 , Pavankumar Yellamraju , 吉格内什·S·巴特 以下为:
利用视网膜眼底图像检测糖尿病视网膜病变的多类Deep All-CNN。 PReMI(1) 2019 以下为: 191-199 2018 [c4] 吉格内什·R·帕特尔 , 曼朱纳特·乔希(Manjunath V.Joshi) , 吉格内什·S·巴特 以下为:
一种新的基于不连续保留先验的丰度估计方法。 IGARSS公司 2018 以下为: 6167-6170 【c3】 维卡斯 , 灰黄色磷灰石 , 吉格内什·S·巴特 以下为:
决策树分类器使用信息增益和基尼指数的联合分割准则研究。 TENCON公司 2018 以下为: 2187-2192 【c2】 吉格内什·S·巴特 , 曼朱纳特·乔希(Manjunath V.Joshi) , S.S.维贾亚谢哈尔 以下为:
多时相线性谱分解:一种考虑丰度变化的迭代方法。 WHISPERS公司 2018 以下为: 1-5 [i1] 吉格内什·S·巴特 , N.帕德马纳班 以下为:
ISRO气象应用地球静止有效载荷的自动数据注册。 CoRR公司 abs/1805.08706 ( 2018 ) 2017 【c1】 曼鲁·夏马 , 吉格内什·S·巴特 , 曼朱纳特·乔希(Manjunath V.Joshi) 以下为:
从CT图像早期检测肺癌:利用深度学习进行结节分割和分类。 ICMV公司 2017 以下为: 106960瓦 2014 [j1] 吉格内什·S·巴特 , 曼朱纳特·乔希(Manjunath V.Joshi) , 梅胡尔·拉瓦尔 以下为:
一种数据驱动的高光谱图像非混合随机方法。 IEEE J.选择。 顶部。 申请。 地球目标远程。 传感器。 7 ( 6 ) 以下为: 1936-1946年 ( 2014 )