Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети

Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети

Detalles Bibliográficos
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2020.— [С. 25-26]
Autor principal: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Autor Corporativo: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Otros Autores: Иванова Ю. А. Юлия Александровна, Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Sumario: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.
Lenguaje:ruso
Publicado: 2020
Colección:Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных
Materias:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
сегментация
изображения
GAN
генеративные состязательные сети
архитектура
нейронные сети
Acceso en línea:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/62191
Formato: Electrónico Capítulo de libro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631111

Ejemplares similares

Ejemplares similares