Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети

Bibliografske podrobnosti
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
Glavni avtor:	Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Korporativna značnica:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Drugi avtorji:	Иванова Ю. А. Юлия Александровна, Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Izvleček:	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.
Izdano:	2020
Serija:	Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных
Teme:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сегментация изображения GAN генеративные состязательные сети архитектура нейронные сети
Online dostop:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/62191
Format:	Elektronski Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631111