Исследование эффективности сверточных нейронных сетей класса U-Net; Молодежь и современные информационные технологии

Исследование эффективности сверточных нейронных сетей класса U-Net

Bibliografski detalji
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2020.— [С. 85-86]
Glavni autor:	Игольников Н. А.
Autor kompanije:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Daljnji autori:	Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Sažetak:	Заглавие с титульного экрана
Jezik:	ruski
Izdano:	2020
Serija:	Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных
Teme:	электронный ресурс труды учёных ТПУ эффективность сверточные нейронные сети семантическая сегментация изображения архитектура U-Net аппаратная реализация
Online pristup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/62173
Format:	Elektronički Poglavlje knjige
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631130

Slični predmeti

Исследование аппаратно-реализованных сверточных нейронных сетей класса U-Net; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1
Izdano: (2023)

Применение сверточной нейронной сети U-Net для сегментации текстовых областей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
od: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Izdano: (2021)

Семантическая сегментация повреждённых деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса; Т. 18, № 1
Izdano: (2021)

Восстановление спутниковых изображений с использованием частичных сверточных нейронных сетей; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
od: Мачука Мендоса Кристиан Родриго
Izdano: (2022)

Применение сверточных нейронных сетей для семантической сегментации изображений результатов капиллярного контроля; Молодежь и современные информационные технологии
od: Холичев Д. Д.
Izdano: (2022)

Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Izdano: (2020)

Сравнение архитектур U-Net и FCN для детектирования текстовых надписей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
od: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Izdano: (2022)

Сегментация деревьев пихты на зашумленных снимках с БПЛА с использованием сверточной нейронной сети U-net; Молодежь и современные информационные технологии
od: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Izdano: (2024)

Модификация архитектуры сети U-Net для задач классификации и сегментации образцов пород; Системы анализа и обработки данных; № 2 (98)
Izdano: (2025)

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
od: Маслов К. А.
Izdano: (2020)

A comparative analysis between image segmentation architectures: U-Net and U-Net++; Молодежь и современные информационные технологии
od: Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Izdano: (2021)

Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород; Молодежь и современные информационные технологии
od: Денисов В. И.
Izdano: (2025)

Обработка и анализ изображений с помощью обучения нейронных сетей учебное пособие
od: Костылев В. И.
Izdano: (Воронеж, ВГУ, 2019)

Модели U-Net для семантической сегментации повреждённых деревьев сосны сибирской кедровой на снимках с БПЛА; Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса; Т. 19, № 1
Izdano: (2022)

Исследование модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net с робастной функции потерь Хьюбера в условиях зашумленных изображений; Молодежь и современные информационные технологии
od: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Izdano: (2025)

Применение графовых нейронных сетей для решения задач семантической сегментации облака точек; Молодежь и современные информационные технологии
od: Будзиаловский П. Б.
Izdano: (2025)

Rectal cancer image segmentation method based on U-Net network; Молодежь и современные информационные технологии
od: Gubin E. I. Evgeny Ivanovich
Izdano: (2022)

Влияние аддитивных помех на качество семантической сегментации снимков деревьев пихты, выполняемой с использованием модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
od: Булько С. В.
Izdano: (2025)

Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли; Молодежь и современные информационные технологии
od: Смирнов А. А.
Izdano: (2025)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
od: Казиев А. Б.
Izdano: (2016)

Гибридная модель на основе U-Net в задачах геологической визуализации; Молодежь и современные информационные технологии
od: Денисов В. И.
Izdano: (2025)

Сегментация дефектов дорожного полотна на основе нейросетевого ансамбля; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 68
od: Канаева И. А. Ирина Александровна
Izdano: (2024)

Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммахс применением свёрточных нейронных сетей; Компьютерная оптика; Т. 44, № 3
od: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Izdano: (2020)

Классификация текста на изображениях реальных сцен при помощи сверточных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
od: Исаев Е. А.
Izdano: (2019)

Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 55
Izdano: (2021)

Разработка модели семантической сегментации облаков точек объектов в помещениях; Молодежь и современные информационные технологии
od: Штайн В. А.
Izdano: (2025)

Обзор методов сегментации медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
od: Шубкин Е. О.
Izdano: (2021)

Анализ эффективности компактных моделей сверточных нейронных сетей класса YOLO при решении задачи классификации объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
od: Беляев С. И.
Izdano: (2023)

Проектирование сверточных нейронных сетей для распознования рукописных символов; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
od: Попова Е. С.
Izdano: (2016)

3D-семантическая сегментация опухолей головного мозга на снимках МРТ; Молодежь и современные информационные технологии
od: Закиев Я. Т.
Izdano: (2025)

Сегментации автомобильных номерных знаков на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
od: Адаричев В. С.
Izdano: (2020)

Сверточная нейронная сеть для классификации без использования дополнительных библиотек; Молодежь и современные информационные технологии
od: Адаричев В. С.
Izdano: (2020)

Research on lung tumor image segmentation algorithm based on U⁃Net; Молодежь и современные информационные технологии
od: Ван Юйцянь
Izdano: (2025)

Модели сверточных нейронных сетей YOLO для детектирования на изображениях объектов воздушного пространства; Молодежь и современные информационные технологии
od: Тятюшкин И. М.
Izdano: (2025)

Применение средств машинного обучения для исследования образцов керна; Молодежь и современные информационные технологии
od: Денисов В. И.
Izdano: (2024)

Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
od: Francis N. J.
Izdano: (2020)

Improved U-Net deep network for rectal cancer tumour segmentation algorithm; Молодежь и современные информационные технологии
od: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Izdano: (2024)

Методика переноса весов нейронной сети из программной в аппаратную реализацию; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
od: Береснев А. П.
Izdano: (2016)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц для формирования вектора признаков; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
od: Савицкий Ю. В. Юрий Васильевич
Izdano: (2016)

Оценка состояния здоровья пораженных деревьев пихты на снимках высокого разрешения с использованием сверточных нейронных сетей с механизмом внимания; Молодежь и современные информационные технологии
od: Мачука М. К. Р.
Izdano: (2025)