Отрывок: В рамках данной работы в качестве предобученной сверточной нейронной сети был использован класс моделей называемые как EfficientNets, которые в свою очередь, как предполагают ее авторы, порождаются после изменения разрешение изображений в сетке, масштабирование моделей (Скейлинг) и балансирование количество каналов сети [10]. Под операцией скейлинга понимают процесс, когда фиксируются производимые внутри архитектуры сверточной нейронной сети оп...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorДемин Н. С.ru
dc.contributor.authorИльясова Н. Ю.ru
dc.coverage.spatialтрансферное обучениеru
dc.coverage.spatialсегментация рентгенограммru
dc.coverage.spatialсемантическая сегментацияru
dc.coverage.spatialрентгенограммы легкихru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.creatorДемин Н. С., Ильясова Н. Ю.ru
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\491125ru
dc.identifier.citationДемин, Н. С. Семантическая сегментация рентгенограмм легких на основе нейронной сети класса U-net / Н. С. Демин, Н. Ю. Ильясова // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 041902.ru
dc.description.abstractВ данной работе рассматривается семантическая сегментация рентгенограмм легких с использованием Transfer learning. Используется сеть типа U-net, у которой в качестве энкодера были взяты веса сети EfficientNet, предобученные на наборе ImageNet. В результате дообучения сети в течении 50 эпох была достигнута точность сегментации выше 90% для классов легкие и ребра, и 80% для класса сердце.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. -ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллектru
dc.titleСемантическая сегментация рентгенограмм легких на основе нейронной сети класса U-netru
dc.typeTextru
dc.citation.spage041902ru
dc.citation.volume4ru
dc.textpartВ рамках данной работы в качестве предобученной сверточной нейронной сети был использован класс моделей называемые как EfficientNets, которые в свою очередь, как предполагают ее авторы, порождаются после изменения разрешение изображений в сетке, масштабирование моделей (Скейлинг) и балансирование количество каналов сети [10]. Под операцией скейлинга понимают процесс, когда фиксируются производимые внутри архитектуры сверточной нейронной сети оп...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-041902.pdf742.35 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.