Модификация нейросетевой модели U-Net для повышения эффективности сегментации изображений

Модификация нейросетевой модели U-Net для повышения эффективности сегментации изображений

Podrobná bibliografie
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]
Hlavní autor: Костин К. А. Кирилл Александрович
Korporativní autor: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Další autoři: Семёнов С. А. (727), Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Shrnutí: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.
Jazyk:ruština
Vydáno: 2019
Témata:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
модификации
нейросетевые модели
эффективность
сегментация
изображения
нейронные сети
универсализация
архитектура
On-line přístup:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55946
Médium: Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=629790

Podobné jednotky

Podobné jednotky