Literatura académica sobre el tema "Deep learning segmentation"
Crea una cita precisa en los estilos APA, MLA, Chicago, Harvard y otros
Consulte las listas temáticas de artículos, libros, tesis, actas de conferencias y otras fuentes académicas sobre el tema "Deep learning segmentation".
Junto a cada fuente en la lista de referencias hay un botón "Agregar a la bibliografía". Pulsa este botón, y generaremos automáticamente la referencia bibliográfica para la obra elegida en el estilo de cita que necesites: APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
También puede descargar el texto completo de la publicación académica en formato pdf y leer en línea su resumen siempre que esté disponible en los metadatos.
Artículos de revistas sobre el tema "Deep learning segmentation"
Noori, Amani Y., Dr Shaimaa H. Shaker y Dr Raghad Abdulaali Azeez. "Semantic Segmentation of Urban Street Scenes Using Deep Learning". Webology 19, n.º 1 (20 de enero de 2022): 2294–306. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19156.
Texto completoAL-Oudat, Mohammad, Mohammad Azzeh, Hazem Qattous, Ahmad Altamimi y Saleh Alomari. "Image Segmentation based Deep Learning for Biliary Tree Diagnosis". Webology 19, n.º 1 (20 de enero de 2022): 1834–49. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19123.
Texto completoSri, S. Vinitha y S. P. Kavya. "Lung Segmentation Using Deep Learning". Asian Journal of Applied Science and Technology 05, n.º 02 (2021): 10–19. http://dx.doi.org/10.38177/ajast.2021.5202.
Texto completoVogt, Nina. "Neuron segmentation with deep learning". Nature Methods 16, n.º 6 (30 de mayo de 2019): 460. http://dx.doi.org/10.1038/s41592-019-0450-7.
Texto completoHyun-Cheol Park, Hyun-Cheol Park, Raman Ghimire Hyun-Cheol Park, Sahadev Poudel Raman Ghimire y Sang-Woong Lee Sahadev Poudel. "Deep Learning for Joint Classification and Segmentation of Histopathology Image". 網際網路技術學刊 23, n.º 4 (julio de 2022): 903–10. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022072304025.
Texto completoWeishaupt, L. L., T. Vuong, A. Thibodeau-Antonacci, A. Garant, K. S. Singh, C. Miller, A. Martin y S. Enger. "A121 QUANTIFYING INTER-OBSERVER VARIABILITY IN THE SEGMENTATION OF RECTAL TUMORS IN ENDOSCOPY IMAGES AND ITS EFFECTS ON DEEP LEARNING". Journal of the Canadian Association of Gastroenterology 5, Supplement_1 (21 de febrero de 2022): 140–42. http://dx.doi.org/10.1093/jcag/gwab049.120.
Texto completoIwaszenko, Sebastian y Leokadia Róg. "Application of Deep Learning in Petrographic Coal Images Segmentation". Minerals 11, n.º 11 (13 de noviembre de 2021): 1265. http://dx.doi.org/10.3390/min11111265.
Texto completoYang, Zi, Mingli Chen, Mahdieh Kazemimoghadam, Lin Ma, Strahinja Stojadinovic, Robert Timmerman, Tu Dan, Zabi Wardak, Weiguo Lu y Xuejun Gu. "Deep-learning and radiomics ensemble classifier for false positive reduction in brain metastases segmentation". Physics in Medicine & Biology 67, n.º 2 (19 de enero de 2022): 025004. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac4667.
Texto completoXue, Jie, Bao Wang, Yang Ming, Xuejun Liu, Zekun Jiang, Chengwei Wang, Xiyu Liu et al. "Deep learning–based detection and segmentation-assisted management of brain metastases". Neuro-Oncology 22, n.º 4 (23 de diciembre de 2019): 505–14. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noz234.
Texto completoNapte, Kiran y Anurag Mahajan. "Deep Learning based Liver Segmentation: A Review". Revue d'Intelligence Artificielle 36, n.º 6 (31 de diciembre de 2022): 979–84. http://dx.doi.org/10.18280/ria.360620.
Texto completoTesis sobre el tema "Deep learning segmentation"
Favia, Federico. "Real-time hand segmentation using deep learning". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-292930.
Texto completoHandsegmentering är en grundläggande del av många datorvisionssystem som syftar till gestigenkänning eller handspårning. I synnerhet behöver förstärkta verklighetslösningar ett mycket exakt gestanalyssystem för att tillfredsställa slutkonsumenterna på ett lämpligt sätt. Därför är handsegmenteringssteget kritiskt. Segmentering är ett välkänt problem vid bildbehandling, det vill säga processen att dela en digital bild i flera regioner med pixlar av liknande kvaliteter. Klassificera vilka pixlar som tillhör handen och vilka som hör till bakgrunden måste utföras i realtidsprestanda och rimlig beräkningskomplexitet. Medan tidigare använts huvudsakligen lättviktiga probabilistiska metoder och maskininlärningsmetoder, undersöker detta arbete utmaningarna med realtidshandsegmentering uppnådd genom flera djupinlärningstekniker. Är det möjligt eller inte att förbättra nuvarande toppmoderna segmenteringssystem för smartphone-applikationer? Flera modeller testas och jämförs baserat på noggrannhet och processhastighet. Transfer learning-liknande metoden leder metoden för detta arbete eftersom många arkitekturer byggdes bara för generisk semantisk segmentering eller för specifika applikationer som autonom körning. Stora ansträngningar läggs på att organisera en gedigen och generaliserad uppsättning händer, utnyttja befintliga och data som samlats in av ManoMotion AB. Eftersom det första syftet var att få en riktigt exakt handsegmentering, väljs i slutändan RefineNetarkitekturen och både kvantitativa och kvalitativa utvärderingar utförs med beaktande av fördelarna med det och analys av problemen relaterade till beräkningstiden som kan förbättras i framtiden.
Sarpangala, Kishan. "Semantic Segmentation Using Deep Learning Neural Architectures". University of Cincinnati / OhioLINK, 2019. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin157106185092304.
Texto completoWen, Shuangyue. "Automatic Tongue Contour Segmentation using Deep Learning". Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2018. http://hdl.handle.net/10393/38343.
Texto completo¿, Ananya. "DEEP LEARNING METHODS FOR CROP AND WEED SEGMENTATION". Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1528372119706623.
Texto completoTosteberg, Patrik. "Semantic Segmentation of Point Clouds Using Deep Learning". Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-136793.
Texto completoKolhatkar, Dhanvin. "Real-Time Instance and Semantic Segmentation Using Deep Learning". Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2020. http://hdl.handle.net/10393/40616.
Texto completoWang, Wei. "Image Segmentation Using Deep Learning Regulated by Shape Context". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-227261.
Texto completoUnder de senaste åren har bildsegmentering med hjälp av djupa neurala nätverk gjort stora framsteg. Att nå ett bra resultat med träning med en liten mängd data kvarstår emellertid som en utmaning. För att hitta ett bra sätt att förbättra noggrannheten i segmenteringen med begränsade datamängder så implementerade vi en ny segmentering för automatiska röntgenbilder av bröstkorgsdiagram baserat på tidigare forskning av Chunliang. Detta tillvägagångssätt använder djupt lärande neurala nätverk kombinerat med "shape context" information. I detta experiment skapade vi en ny nätverkstruktur genom omkonfiguration av U-nätverket till en 2-inputstruktur och förfinade pipeline processeringssteget där bilden och "shape contexten" var tränade tillsammans genom den nya nätverksmodellen genom iteration.Den föreslagna metoden utvärderades på dataset med 247 bröströntgenfotografier, och n-faldig korsvalidering användes för utvärdering. Resultatet visar att den föreslagna pipelinen jämfört med ursprungs U-nätverket når högre noggrannhet när de tränas med begränsade datamängder. De "begränsade" dataseten här hänvisar till 1-20 bilder inom det medicinska fältet. Ett bättre resultat med högre noggrannhet kan nås om den andra strukturen förfinas ytterligare och "shape context-generatorns" parameter finjusteras.
Chen, Yani. "Deep Learning based 3D Image Segmentation Methods and Applications". Ohio University / OhioLINK, 2019. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ohiou1547066297047003.
Texto completoLiu, Dongnan. "Supervised and Unsupervised Deep Learning-based Biomedical Image Segmentation". Thesis, The University of Sydney, 2021. https://hdl.handle.net/2123/24744.
Texto completoGranli, Petter. "Semantic segmentation of seabed sonar imagery using deep learning". Thesis, Linköpings universitet, Programvara och system, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-160561.
Texto completoLibros sobre el tema "Deep learning segmentation"
Wang, Xiaogang. Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation. Now Publishers, 2016.
Buscar texto completoBrain Tumor MRI Image Segmentation Using Deep Learning Techniques. Elsevier, 2022. http://dx.doi.org/10.1016/c2021-0-00056-0.
Texto completoChaki, Jyotismita. Brain Tumor MRI Image Segmentation Using Deep Learning Techniques. Elsevier Science & Technology, 2021.
Buscar texto completoChaki, Jyotismita. Brain Tumor MRI Image Segmentation Using Deep Learning Techniques. Elsevier Science & Technology Books, 2021.
Buscar texto completoAdvanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras: Apply DL, GANs, VAEs, Deep RL, Unsupervised Learning, Object Detection and Segmentation, and More, 2nd Edition. Packt Publishing, Limited, 2020.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Deep learning segmentation"
Hatamizadeh, Ali, Assaf Hoogi, Debleena Sengupta, Wuyue Lu, Brian Wilcox, Daniel Rubin y Demetri Terzopoulos. "Deep Active Lesion Segmentation". En Machine Learning in Medical Imaging, 98–105. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-32692-0_12.
Texto completoBenoit, Alexandre, Badih Ghattas, Emna Amri, Joris Fournel y Patrick Lambert. "Deep Learning for Semantic Segmentation". En Multi-faceted Deep Learning, 39–72. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-74478-6_3.
Texto completoMoskalenko, Viktor, Nikolai Zolotykh y Grigory Osipov. "Deep Learning for ECG Segmentation". En Studies in Computational Intelligence, 246–54. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-30425-6_29.
Texto completoYang, Hao-Yu. "Deep Learning in Brain Segmentation". En Handbook of Artificial Intelligence in Biomedical Engineering, 261–88. Series statement: Biomedical engineering: techniques and applications: Apple Academic Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9781003045564-12.
Texto completoKaur, Prabhjot y Anand Muni Mishra. "Segmentation of Deep Learning Models". En Machine Learning for Edge Computing, 115–26. Boca Raton: CRC Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003143468-8.
Texto completoKeydana, Sigrid. "Image Segmentation". En Deep Learning and Scientific Computing with R torch, 181–200. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003275923-19.
Texto completoEzeobiejesi, Jude y Bir Bhanu. "Latent Fingerprint Image Segmentation Using Deep Neural Network". En Deep Learning for Biometrics, 83–107. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-61657-5_4.
Texto completoJalilian, Ehsaneddin y Andreas Uhl. "Iris Segmentation Using Fully Convolutional Encoder–Decoder Networks". En Deep Learning for Biometrics, 133–55. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-61657-5_6.
Texto completoRashed, Hazem, Senthil Yogamani, Ahmad El-Sallab, Mohamed Elhelw y Mahmoud Hassaballah. "Deep Semantic Segmentation in Autonomous Driving". En Deep Learning in Computer Vision, 151–82. First edition. | Boca Raton, FL : CRC Press/Taylor and Francis, 2020. |: CRC Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9781351003827-6.
Texto completoMunir, Khushboo, Fabrizio Frezza y Antonello Rizzi. "Deep Learning for Brain Tumor Segmentation". En Studies in Computational Intelligence, 189–201. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-6321-8_11.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Deep learning segmentation"
Kamkova, Yuliia, Hemin Ali Qadir, Ole Jakob y Rahul Prasanna Kumar. "Kidney and tumor segmentation using combined Deep learning method". En 2019 Kidney Tumor Segmentation Challenge: KiTS19. University of Minnesota Libraries Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.24926/548719.091.
Texto completoRaein Hashemi, Seyed, Boris Gershman y Vladimir I. Valtchinov. "Development of a Deep Learning Algorithm for Segmentation of Kidney Tumor Imaging". En 2019 Kidney Tumor Segmentation Challenge: KiTS19. University of Minnesota Libraries Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.24926/548719.083.
Texto completoSouza, Alan, Wilson Leao, Daniel Miranda, Nelson Hargreaves, Bruno Dias y Erick Talarico. "Salt segmentation using deep learning". En International Congress of the Brazilian Geophysical Society&Expogef. Brazilian Geophysical Society, 2019. http://dx.doi.org/10.22564/16cisbgf2019.219.
Texto completoZhou, Xueting, Yan Chen y Shoushan Liu. "Deep learning for image segmentation". En ICAIP 2022: 2022 6th International Conference on Advances in Image Processing. New York, NY, USA: ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3577117.3577144.
Texto completoJunior, Gerivan, Janderson Ferreira, Cristian Millan-Aria, Ramiro Daniel, Alberto Casado y Bruno Fernandes. "Ceramic Cracks Segmentation with Deep Learning". En LatinX in AI at International Conference on Machine Learning 2021. Journal of LatinX in AI Research, 2021. http://dx.doi.org/10.52591/202107245.
Texto completoJunior, Gerivan, Janderson Ferreira, Cristian Millan-Aria, Ramiro Daniel, Alberto Casado y Bruno Fernandes. "Ceramic Cracks Segmentation with Deep Learning". En LatinX in AI at International Conference on Machine Learning 2021. Journal of LatinX in AI Research, 2021. http://dx.doi.org/10.52591/lxai202107245.
Texto completoMüller, Dominik y Frank Kramer. "MIScnn: A Framework for Medical Image Segmentation with Convolutional Neural Networks and Deep Learning". En 2019 Kidney Tumor Segmentation Challenge: KiTS19. University of Minnesota Libraries Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.24926/548719.074.
Texto completoMehrubeoglu, Mehrube, Isaac Vargas, Chi Huang y Kirk Cammarata. "Segmentation of seagrass blade images using deep learning". En Real-Time Image Processing and Deep Learning 2021, editado por Nasser Kehtarnavaz y Matthias F. Carlsohn. SPIE, 2021. http://dx.doi.org/10.1117/12.2587057.
Texto completoVijay, Amishi, Jasleen Saini y B. S. Saini. "A Review of Brain Tumor Image Segmentation of MR Images Using Deep Learning Methods". En International Conference on Women Researchers in Electronics and Computing. AIJR Publisher, 2021. http://dx.doi.org/10.21467/proceedings.114.19.
Texto completoLiu, Yun, Peng-Tao Jiang, Vahan Petrosyan, Shi-Jie Li, Jiawang Bian, Le Zhang y Ming-Ming Cheng. "DEL: Deep Embedding Learning for Efficient Image Segmentation". En Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/120.
Texto completoInformes sobre el tema "Deep learning segmentation"
Chang, Ke-Vin. Deep Learning Algorithm for Automatic Localization and Segmentation of the Median Nerve: a Protocol for Systematic Review and Meta-analysis. INPLASY - International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols, mayo de 2022. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2022.5.0074.
Texto completoHuang, Haohang, Erol Tutumluer, Jiayi Luo, Kelin Ding, Issam Qamhia y John Hart. 3D Image Analysis Using Deep Learning for Size and Shape Characterization of Stockpile Riprap Aggregates—Phase 2. Illinois Center for Transportation, septiembre de 2022. http://dx.doi.org/10.36501/0197-9191/22-017.
Texto completoAlhasson, Haifa F. y Shuaa S. Alharbi. New Trends in image-based Diabetic Foot Ucler Diagnosis Using Machine Learning Approaches: A Systematic Review. INPLASY - International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols, noviembre de 2022. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2022.11.0128.
Texto completoPatwa, B., P. L. St-Charles, G. Bellefleur y B. Rousseau. Predictive models for first arrivals on seismic reflection data, Manitoba, New Brunswick, and Ontario. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2022. http://dx.doi.org/10.4095/329758.
Texto completo