Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети; Молодежь и современные информационные технологии

Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliographic Details
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2020.— [С. 25-26]
Main Author: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Other Authors: Иванова Ю. А. Юлия Александровна, Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
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.
Language:Russian
Published: 2020
Series:Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных
Subjects:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
сегментация
изображения
GAN
генеративные состязательные сети
архитектура
нейронные сети
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

Similar Items

Similar Items