Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Модификация нейросетевой модели U-Net для повышения эффективности сегментации изображений
Other Titles: Modifucation of neural network model U-Net to improve the efficiency of image segmentation
Authors: Костин, Кирилл Александрович
Семёнов, С. А.
metadata.dc.contributor.advisor: Аксёнов, Сергей Владимирович
Keywords: модификации; нейросетевые модели; эффективность; сегментация; изображения; нейронные сети; универсализация; архитектура
Issue Date: 2019
Publisher: Изд-во ТПУ
Citation: Костин К. А. Модификация нейросетевой модели U-Net для повышения эффективности сегментации изображений / К. А. Костин, С. А. Семёнов ; науч. рук. С. В. Аксёнов // Перспективы развития фундаментальных наук : сборник научных трудов XVI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 23-26 апреля 2019 г. : в 7 т. — Томск : Изд-во ТПУ, 2019. — Т. 7 : IT-технологии и электроника. — [86-88].
Abstract: In the present study we developed two modifications of the U Net model, the effective segmentation algorithm and architecture used for bioimage analysis. The research uses CDNET database to evaluate the performance of the suggested models and basic architecture. The obtained results demonstrate the effectiveness of the modifications. The first model can detect all the segment locations correctly and the second one has few errors.
Appears in Collections:Материалы конференций

Files in This Item:
File SizeFormat 
conference_tpu-2019-C21_V7_p86-88.pdf165,36 kBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.