Модификация нейросетевой модели U-Net для повышения эффективности сегментации изображений; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
| Parent link: | Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XVI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 23-26 апреля 2019 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2019 Т. 7 : IT-технологии и электроника.— 2019.— [86-88] |
|---|---|
| Autor Principal: | |
| Autor Corporativo: | |
| Outros autores: | , |
| Summary: | Заглавие с экрана In the present study we developed two modifications of the U Net model, the effective segmentation algorithm and architecture used for bioimage analysis. The research uses CDNET database to evaluate the performance of the suggested models and basic architecture. The obtained results demonstrate the effectiveness of the modifications. The first model can detect all the segment locations correctly and the second one has few errors. |
| Idioma: | ruso |
| Publicado: |
2019
|
| Subjects: | |
| Acceso en liña: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55946 |
| Formato: | MixedMaterials Electrónico Capítulo de libro |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=629790 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 629790 | ||
| 005 | 20231101133559.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\conf\30556 | ||
| 035 | |a RU\TPU\conf\30553 | ||
| 090 | |a 629790 | ||
| 100 | |a 20190926d2019 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus |d eng | |
| 102 | |a RU | ||
| 105 | |a y z 100zy | ||
| 135 | |a drgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Модификация нейросетевой модели U-Net для повышения эффективности сегментации изображений |d Modifucation of neural network model U-Net to improve the efficiency of image segmentation |f К. А. Костин, С. А. Семёнов |g науч. рук. С. В. Аксёнов | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 230 | |a 1 компьютерный файл (pdf; 169 Kb) | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 88 (14 назв.)] | ||
| 330 | |a In the present study we developed two modifications of the U Net model, the effective segmentation algorithm and architecture used for bioimage analysis. The research uses CDNET database to evaluate the performance of the suggested models and basic architecture. The obtained results demonstrate the effectiveness of the modifications. The first model can detect all the segment locations correctly and the second one has few errors. | ||
| 461 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\30347 |t Перспективы развития фундаментальных наук |l Prospects of Fundamental Sciences Development |o сборник научных трудов XVI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 23-26 апреля 2019 г. |o в 7 т. |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой |d 2019 | |
| 463 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\30354 |t Т. 7 : IT-технологии и электроника |v [86-88] |d 2019 | |
| 510 | 1 | |a Modifucation of neural network model U-Net to improve the efficiency of image segmentation |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a модификации | |
| 610 | 1 | |a нейросетевые модели | |
| 610 | 1 | |a эффективность | |
| 610 | 1 | |a сегментация | |
| 610 | 1 | |a изображения | |
| 610 | 1 | |a нейронные сети | |
| 610 | 1 | |a универсализация | |
| 610 | 1 | |a архитектура | |
| 700 | 1 | |a Костин |b К. А. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c инженер Томского политехнического университета |f 1992- |g Кирилл Александрович |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\33052 | |
| 701 | 1 | |a Семёнов |b С. А. | |
| 702 | 1 | |a Аксёнов |b С. В. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1983- |g Сергей Владимирович |2 stltpush |4 727 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа информационных технологий и робототехники |b Отделение информационных технологий |h 7951 |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23515 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20190927 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55946 | |
| 942 | |c BK | ||