Модификация нейросетевой модели U-Net для повышения эффективности сегментации изображений; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника

Detalhes bibliográficos
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: Костин К. А. Кирилл Александрович
Autor Corporativo: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Outros Autores: Семёнов С. А. (научный руководитель), Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Resumo: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:russo
Publicado em: 2019
Assuntos:
Acesso em linha:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55946
Formato: Recurso Electrónico Capítulo de Livro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=629790