|
|
|
|
| LEADER |
00000naa2a2200000 4500 |
| 001 |
631111 |
| 005 |
20251224094248.0 |
| 035 |
|
|
|a (RuTPU)RU\TPU\conf\32810
|
| 035 |
|
|
|a RU\TPU\conf\32809
|
| 090 |
|
|
|a 631111
|
| 100 |
|
|
|a 20200623d2020 k y0rusy50 ca
|
| 101 |
0 |
|
|a rus
|
| 102 |
|
|
|a RU
|
| 105 |
|
|
|a y z 101zy
|
| 135 |
|
|
|a drgn ---uucaa
|
| 181 |
|
0 |
|a i
|
| 182 |
|
0 |
|a b
|
| 200 |
1 |
|
|a Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети
|f Н. А. Кривошеев, Ю. А. Иванова, В. Г. Спицын
|
| 203 |
|
|
|a Текст
|c электронный
|
| 225 |
1 |
|
|a Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных
|
| 300 |
|
|
|a Заглавие с титульного экрана
|
| 320 |
|
|
|a [Библиогр.: с. 26 (6 назв.)]
|
| 330 |
|
|
|a 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.
|
| 463 |
|
0 |
|0 (RuTPU)RU\TPU\conf\32807
|t Молодежь и современные информационные технологии
|o сборник трудов XVII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 17-20 февраля 2020 г., г. Томск
|f Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники ; под ред. Д. М. Сонькина [и др.]
|v [С. 25-26]
|d 2020
|
| 610 |
1 |
|
|a электронный ресурс
|
| 610 |
1 |
|
|a труды учёных ТПУ
|
| 610 |
1 |
|
|a сегментация
|
| 610 |
1 |
|
|a изображения
|
| 610 |
1 |
|
|a GAN
|
| 610 |
1 |
|
|a генеративные состязательные сети
|
| 610 |
1 |
|
|a архитектура
|
| 610 |
1 |
|
|a нейронные сети
|
| 700 |
|
1 |
|a Кривошеев
|b Н. А.
|c специалист в области автоматики и электроники
|c старший преподаватель Томского политехнического университета
|f 1996-
|g Николай Анатольевич
|y Томск
|9 88953
|
| 701 |
|
1 |
|a Иванова
|b Ю. А.
|c специалист в области информатики и вычислительной техники
|c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук
|f 1986-
|g Юлия Александровна
|3 (RuTPU)RU\TPU\pers\45858
|9 22003
|
| 701 |
|
1 |
|a Спицын
|b В. Г.
|c специалист в области информатики и вычислительной техники
|c профессор Томского политехнического университета, доктор технических наук
|f 1948-
|g Владимир Григорьевич
|3 (RuTPU)RU\TPU\pers\22707
|9 9740
|
| 712 |
0 |
2 |
|a Национальный исследовательский Томский политехнический университет
|b Инженерная школа информационных технологий и робототехники
|b Отделение информационных технологий
|3 (RuTPU)RU\TPU\col\23515
|
| 801 |
|
2 |
|a RU
|b 63413507
|c 20200707
|g RCR
|
| 850 |
|
|
|a 63413507
|
| 856 |
4 |
|
|u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/62191
|
| 942 |
|
|
|c BK
|
