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

গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2020.— [С. 25-26]
প্রধান লেখক: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
সংস্থা লেখক: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
অন্যান্য লেখক: Иванова Ю. А. Юлия Александровна, Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
সংক্ষিপ্ত: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.
ভাষা:রুশ
প্রকাশিত: 2020
মালা:Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных
বিষয়গুলি:
অনলাইন ব্যবহার করুন:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/62191
বিন্যাস: বৈদ্যুতিক গ্রন্থের অধ্যায়
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631111

অনুরূপ উপাদানগুলি