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,U-Net with Hierarchical Bottleneck Attention for Landmark Detection in?Fundus Images of the Degenertasets and eye conditions (ADAM: Euclidean distance (ED) of 25.4 pixels, REFUGE: 32.5 pixels, IDRiD: 32.1 pixels), on OD segmentation for AMD (ADAM: Dice coefficient (DC) of 0.947), and on OD detection for DR (IDRiD: ED of 20.5 pixels). We further validated the design of our network with an ablation

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Wei Xu,Jin Ma,Celia M. T. Greenwood,Andrew D. Paterson,Shelley B. Bull such as elongation, roundness, angularity, surface rugosity, percentages of given model shapes, or fractal dimension. Finally, the porosity of particles may play a role in their behavior. This chapter describes some of the many possibilities that exist.

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