Littérature scientifique sur le sujet « U-NET CNN »
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Articles de revues sur le sujet "U-NET CNN"
Sariturk, Batuhan, et Dursun Zafer Seker. « A Residual-Inception U-Net (RIU-Net) Approach and Comparisons with U-Shaped CNN and Transformer Models for Building Segmentation from High-Resolution Satellite Images ». Sensors 22, no 19 (8 octobre 2022) : 7624. http://dx.doi.org/10.3390/s22197624.
Texte intégralChoi, Keong-Hun, et Jong-Eun Ha. « Edge Detection based-on U-Net using Edge Classification CNN ». Journal of Institute of Control, Robotics and Systems 25, no 8 (31 août 2019) : 684–89. http://dx.doi.org/10.5302/j.icros.2019.19.0119.
Texte intégralDi Benedetto, Alessandro, Margherita Fiani et Lucas Matias Gujski. « U-Net-Based CNN Architecture for Road Crack Segmentation ». Infrastructures 8, no 5 (6 mai 2023) : 90. http://dx.doi.org/10.3390/infrastructures8050090.
Texte intégralDjohar, Muhammad Awaludin, Anita Desiani, Dewi Lestari Dwi Putri, Des Alwine Zayanti, Ali Amran, Irmeilyana Irmeilyana et Novi Rustiana Dewi. « Segmentasi Citra Hati Menggunakan Metode Convolutional Neural Network dengan Arsitektur U-Net ». JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING 6, no 1 (23 juillet 2022) : 221–34. http://dx.doi.org/10.31289/jite.v6i1.6751.
Texte intégralMiron, Casian, Laura Ioana Grigoras, Radu Ciucu et Vasile Manta. « Eye Image Segmentation Method Based on the Modified U-Net CNN Architecture ». Bulletin of the Polytechnic Institute of Iași. Electrical Engineering, Power Engineering, Electronics Section 67, no 2 (1 juin 2021) : 41–52. http://dx.doi.org/10.2478/bipie-2021-0010.
Texte intégralSariturk, Batuhan, Damla Kumbasar et Dursun Zafer Seker. « Comparative Analysis of Different CNN Models for Building Segmentation from Satellite and UAV Images ». Photogrammetric Engineering & ; Remote Sensing 89, no 2 (1 février 2023) : 97–105. http://dx.doi.org/10.14358/pers.22-00084r2.
Texte intégralErdem, Firat, Nuri Erkin Ocer, Dilek Kucuk Matci, Gordana Kaplan et Ugur Avdan. « Apricot Tree Detection from UAV-Images Using Mask R-CNN and U-Net ». Photogrammetric Engineering & ; Remote Sensing 89, no 2 (1 février 2023) : 89–96. http://dx.doi.org/10.14358/pers.22-00086r2.
Texte intégralK.Narasimha Rao, Kesani Prudhvidhar Reddy, Gopavarapu Sai Satya Sreekar et Gade Gopinath Reddy. « Retinal blood vessels segmentation using CNN algorithm ». international journal of engineering technology and management sciences 7, no 3 (2023) : 499–504. http://dx.doi.org/10.46647/ijetms.2023.v07i03.70.
Texte intégralLutsenko, V. S., et A. E. Shukhman. « SEGMENTATION OF MEDICAL IMAGES BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS ». Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, no 216 (juin 2022) : 40–50. http://dx.doi.org/10.14489/vkit.2022.06.pp.040-050.
Texte intégralYounisse, Remah, Rawan Ghnemat et Jaafer Al Saraireh. « Fine-tuning U-net for medical image segmentation based on activation function, optimizer and pooling layer ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 13, no 5 (1 octobre 2023) : 5406. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v13i5.pp5406-5417.
Texte intégralThèses sur le sujet "U-NET CNN"
Scotti, Alessandro. « Sviluppo e validazione di un nuovo approccio basato su reti neurali convoluzionali 3D per la valutazione della progressione della malattia policistica renale autosomica dominante ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.
Trouver le texte intégralHellgren, Robin, et Martin Axelsson. « An evaluation of using a U-Net CNN with a random forest pre-screener : On a dataset of hand-drawn maps provided by länsstyrelsen i Jönköping ». Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-20003.
Texte intégralVincenzi, Fabian. « Reti neurali convoluzionali per il miglioramento di immagini tomografiche ad angoli limitati ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/22199/.
Texte intégralBerezina, Polina. « Enhancing Hurricane Damage Assessment from Satellite Images Using Deep Learning ». The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1587554383454681.
Texte intégralDíaz, Pinto Andrés Yesid. « Machine Learning for Glaucoma Assessment using Fundus Images ». Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2019. http://hdl.handle.net/10251/124351.
Texte intégral[CAT] Les imatges de fons d'ull són molt utilitzades pels oftalmòlegs per a l'avaluació de la retina i la detecció de glaucoma. Aquesta patologia és la segona causa de ceguesa al món, segons estudis de l'Organització Mundial de la Salut (OMS). En aquesta tesi doctoral, s'estudien algoritmes d'aprenentatge automàtic (machine learning) per a l'avaluació automàtica del glaucoma usant imatges de fons d'ull. En primer lloc, es proposen dos mètodes per a la segmentació automàtica. El primer mètode utilitza la transformació Watershed Estocàstica per segmentar la copa òptica i després mesurar característiques clíniques com la relació Copa / Disc i la regla ISNT. El segon mètode és una arquitectura U-Net que s'usa específicament per a la segmentació del disc òptic i la copa òptica. A continuació, es presenten sistemes automàtics d'avaluació del glaucoma basats en xarxes neuronals convolucionals (CNN per les sigles en anglès). En aquest enfocament s'utilitzen diferents models entrenats en ImageNet com classificadors automàtics de glaucoma, usant fine-tuning. Aquesta nova tècnica permet detectar el glaucoma sense segmentació prèvia o extracció de característiques. A més, aquest enfocament presenta una millora considerable del rendiment comparat amb altres treballs de l'estat de l'art. En tercer lloc, donada la dificultat d'obtenir grans quantitats d'imatges etiquetades (glaucoma / no glaucoma), aquesta tesi també aborda el problema de la síntesi d'imatges de la retina. En concret es van analitzar dues arquitectures diferents per a la síntesi d'imatges, les arquitectures Variational Autoencoder (VAE) i la Generative adversarial Networks (GAN). Amb aquestes arquitectures es van generar imatges sintètiques que es van analitzar qualitativament i quantitativament, obtenint un rendiment similar a altres treballs a la literatura. Finalment, en aquesta tesi es planteja la utilització d'un tipus de GAN (DCGAN) com a alternativa als sistemes automàtics d'avaluació del glaucoma presentats anteriorment. Per assolir aquest objectiu es va implementar un algoritme d'aprenentatge semi-supervisat.
[EN] Fundus images are widely used by ophthalmologists to assess the retina and detect glaucoma, which is, according to studies from the World Health Organization (WHO), the second cause of blindness worldwide. In this thesis, machine learning algorithms for automatic glaucoma assessment using fundus images are studied. First, two methods for automatic segmentation are proposed. The first method uses the Stochastic Watershed transformation to segment the optic cup and measures clinical features such as the Cup/Disc ratio and ISNT rule. The second method is a U-Net architecture focused on the optic disc and optic cup segmentation task. Secondly, automated glaucoma assessment systems using convolutional neural networks (CNNs) are presented. In this approach, different ImageNet-trained models are fine-tuned and used as automatic glaucoma classifiers. These new techniques allow detecting glaucoma without previous segmentation or feature extraction. Moreover, it improves the performance of other state-of-art works. Thirdly, given the difficulty of getting large amounts of glaucoma-labelled images, this thesis addresses the problem of retinal image synthesis. Two different architectures for image synthesis, the Variational Autoencoder (VAE) and Generative Adversarial Networks (GAN) architectures, were analysed. Using these models, synthetic images that were qualitative and quantitative analysed, reporting state-of-the-art performance, were generated. Finally, an adversarial model is used to create an alternative automatic glaucoma assessment system. In this part, a semi-supervised learning algorithm was implemented to reach this goal.
The research derived from this doctoral thesis has been supported by the Generalitat Valenciana under the scholarship Santiago Grisolía [GRISOLIA/2015/027].
Díaz Pinto, AY. (2019). Machine Learning for Glaucoma Assessment using Fundus Images [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/124351
TESIS
Sousa, Joana Vale Amaro de. « Lung Segmentation in CT Images : A CNN U-Net hybrid approach on a cross-cohort dataset ». Master's thesis, 2021. https://hdl.handle.net/10216/137790.
Texte intégralLivres sur le sujet "U-NET CNN"
Tse, Peter U. Two Types of Libertarian Free Will Are Realized in the Human Brain. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190460723.003.0010.
Texte intégralBiałowąs, Sylwester, dir. Experimental design and biometric research. Toward innovations. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, 2021. http://dx.doi.org/10.18559/978-83-8211-079-1.
Texte intégralSkupio, Rafał. Zastosowanie nieinwazyjnych pomiarów rdzeni wiertniczych do zwiększenia informacji na temat parametrów skał zbiornikowych. Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy, 2022. http://dx.doi.org/10.18668/pn2022.237.
Texte intégralLos ancestrales juegos y deportes de pelota maya en Mesoamérica contemporánea. Universidad Libre sede principal, 2022. http://dx.doi.org/10.18041/978-628-7580-08-4.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "U-NET CNN"
Kumaravelan, Umashankar, et M. Nivedita. « Localized Super Resolution for Foreground Images Using U-Net and MR-CNN ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 25–39. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-7169-3_3.
Texte intégralSharma, Utkarsh, Nimish Nigam, Ujjawal Kumar, Vinay Kumar, Sadanand Yadav, Ashish Pandey et Rakesh Kumar Singh. « Abnormality Detection in Heart Using Combination of CNN, RNN and U-Net ». Dans VLSI, Communication and Signal Processing, 135–46. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-0973-5_10.
Texte intégralKonopczyński, Tomasz, Ron Heiman, Piotr Woźnicki, Paweł Gniewek, Marie-Cécilia Duvernoy, Oskar Hallatschek et Jürgen Hesser. « Instance Segmentation of Densely Packed Cells Using a Hybrid Model of U-Net and Mask R-CNN ». Dans Artificial Intelligence and Soft Computing, 626–35. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-61401-0_58.
Texte intégralMaqsood, Sarmad, Robertas Damasevicius et Faisal Mehmood Shah. « An Efficient Approach for the Detection of Brain Tumor Using Fuzzy Logic and U-NET CNN Classification ». Dans Computational Science and Its Applications – ICCSA 2021, 105–18. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-86976-2_8.
Texte intégralChelle-Michou, Cyril, et Urs Schaltegger. « U–Pb Dating of Mineral Deposits : From Age Constraints to Ore-Forming Processes ». Dans Isotopes in Economic Geology, Metallogenesis and Exploration, 37–87. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-27897-6_3.
Texte intégralZhang, Jindan, Jun Cai, Ying Su, Qingyou He et Xinyue Lin. « Research and Development and Pilot Application of Innovative Technology of Prefabricated Concrete ». Dans Lecture Notes in Civil Engineering, 226–37. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-1260-3_20.
Texte intégralHogan, Ciarán, et Ganesh Sistu. « Automatic Vehicle Ego Body Extraction for Reducing False Detections in Automated Driving Applications ». Dans Communications in Computer and Information Science, 264–75. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-26438-2_21.
Texte intégralSikdar, Debosmita, Ivy Kanungo et Dipanwita Das. « Microbial Enzymes : A Summary Focusing on Biotechnology Prospective for Combating Industrial Pollutants ». Dans Proceedings of the Conference BioSangam 2022 : Emerging Trends in Biotechnology (BIOSANGAM 2022), 70–76. Dordrecht : Atlantis Press International BV, 2022. http://dx.doi.org/10.2991/978-94-6463-020-6_8.
Texte intégralYildirim, Kemal, Sami Al-Nawaiseh, Sophia Ehlers, Lukas Schießer, Michael Storck, Tobias Brix, Nicole Eter et Julian Varghese. « U-Net-Based Segmentation of Current Imaging Biomarkers in OCT-Scans of Patients with Age Related Macular Degeneration ». Dans Caring is Sharing – Exploiting the Value in Data for Health and Innovation. IOS Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3233/shti230315.
Texte intégralIslam, Mohammad Tariqul, Ferdaus Ahmed, Mowafa Househ et Tanvir Alam. « Optical Disc Segmentation from Retinal Fundus Images Using Deep Learning ». Dans Studies in Health Technology and Informatics. IOS Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3233/shti230576.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "U-NET CNN"
Zhang, Chengzhu, et Yuxiang Xing. « CT artifact reduction via U-net CNN ». Dans Image Processing, sous la direction de Elsa D. Angelini et Bennett A. Landman. SPIE, 2018. http://dx.doi.org/10.1117/12.2293903.
Texte intégralGhanshala, Anshul, Aakarshan Chauhan, Manoj Diwakar et Sachin Sharma. « Brain Tumor Detection Using U-Net and 3D CNN Architecture ». Dans 2022 International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems (ICCCIS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icccis56430.2022.10037660.
Texte intégralLiu, Yang, et Wei Yang. « Automatic liver segmentation using U-net in the assistance of CNN ». Dans 2020 International Conference on Intelligent Computing, Automation and Systems (ICICAS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icicas51530.2020.00083.
Texte intégralSuman, Abdulla Al, Yash Khemchandani, Md Asikuzzaman, Alexandra Louise Webb, Diana M. Perriman, Murat Tahtali et Mark R. Pickering. « Evaluation of U-Net CNN Approaches for Human Neck MRI Segmentation ». Dans 2020 Digital Image Computing : Techniques and Applications (DICTA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/dicta51227.2020.9363385.
Texte intégralHsu, Aaron W., et Rodrigo Girão Serrão. « U-Net CNN in APL : Exploring Zero-Framework, Zero-Library Machine Learning ». Dans ARRAY '23 : 9th ACM SIGPLAN International Workshop on Libraries, Languages and Compilers for Array Programming. New York, NY, USA : ACM, 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3589246.3595371.
Texte intégralSushma, B., C. K. Raghavendra et J. Prashanth. « CNN based U-Net with Modified Skip Connections for Colon Polyp Segmentation ». Dans 2021 5th International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccmc51019.2021.9418037.
Texte intégralLi, Yuqin, Zhengang Jiang, Ke Zhang, Weili Shi, Fei He et Jianhua Liu. « Dense-U-Net : A novel densely connected CNN for lung fields segmentation ». Dans 2020 International Conference on Virtual Reality and Visualization (ICVRV). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icvrv51359.2020.00035.
Texte intégralNour, Abdala, Sherif Saad et Boubakeur Boufama. « Prostate biomedical images segmentation and classification by using U-NET CNN model ». Dans BCB '21 : 12th ACM International Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Health Informatics. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3459930.3471169.
Texte intégralWang, Yinglong, et Lyu Zhou. « A Lung Nodule Detector Based on U-Net and 3D-CNN Model ». Dans 2021 IEEE International Conference on Computer Science, Electronic Information Engineering and Intelligent Control Technology (CEI). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cei52496.2021.9574604.
Texte intégralHAN, GUILAI, WEI LIU, BENGUO YU, XIAOLING LI, LU LIU et HAIXIA LI. « The Detection and Recognition of Pulmonary Nodules Based on U-net and CNN ». Dans CSAI 2020 : 2020 4th International Conference on Computer Science and Artificial Intelligence. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3445815.3445838.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "U-NET CNN"
Mevarech, Moshe, Jeremy Bruenn et Yigal Koltin. Virus Encoded Toxin of the Corn Smut Ustilago Maydis - Isolation of Receptors and Mapping Functional Domains. United States Department of Agriculture, septembre 1995. http://dx.doi.org/10.32747/1995.7613022.bard.
Texte intégralDownard, Alicia, Stephen Semmens et Bryant Robbins. Automated characterization of ridge-swale patterns along the Mississippi River. Engineer Research and Development Center (U.S.), avril 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/40439.
Texte intégralReine, Kevin. A literature review of beach nourishment impacts on marine turtles. Engineer Research and Development Center (U.S.), mars 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/43829.
Texte intégralPulugurtha, Srinivas S., Abimbola Ogungbire et Chirag Akbari. Modeling and Evaluating Alternatives to Enhance Access to an Airport and Meet Future Expansion Needs. Mineta Transportation Institute, avril 2023. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2023.2120.
Texte intégralTaylor. L51755 Development and Testing of an Advanced Technology Vibration Transmission. Chantilly, Virginia : Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI), juillet 1996. http://dx.doi.org/10.55274/r0010124.
Texte intégral