Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XVII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 17-20 февраля 2020 г., г. Томск/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники ; под ред. Д. М. Сонькина [и др.]. [С. 25-26].— , 2020 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | , |
| Summary: | Заглавие с титульного экрана В работе предлагается алгоритм сегментации изображений на основе генеративной состязательной сети (GAN) с применением глубокой архитектуры U-Net. Для оценки качества сегментации применяются различные метрики, такие как: ошибка по модулю, квадратичная ошибка, процентная точность, Intersection over Union, визуальная оценка. Проведено сравнение качества обучения автономной нейронной сети UNet (без использования GAN) и U-Net в составе GAN в качестве генератора, на выборке данных ISBI 2012 EM Segmentation Challenge [1]. Из полученных результатов следует, что совместное применение U-Net в составе GAN дает прирост в точности сегментации. |
| Published: |
2020
|
| Series: | Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/62191 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631111 |