Articles de revues sur le sujet « U-NET CNN »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « U-NET CNN ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
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 intégralMukkapati, Naveen, et M. S. Anbarasi. « Brain Tumor Classification Based on Enhanced CNN Model ». Revue d'Intelligence Artificielle 36, no 1 (28 février 2022) : 125–30. http://dx.doi.org/10.18280/ria.360114.
Texte intégralOhura, Norihiko, Ryota Mitsuno, Masanobu Sakisaka, Yuta Terabe, Yuki Morishige, Atsushi Uchiyama, Takumi Okoshi, Iizaka Shinji et Akihiko Takushima. « Convolutional neural networks for wound detection : the role of artificial intelligence in wound care ». Journal of Wound Care 28, Sup10 (1 octobre 2019) : S13—S24. http://dx.doi.org/10.12968/jowc.2019.28.sup10.s13.
Texte intégralTong, Xiaozhong, Bei Sun, Junyu Wei, Zhen Zuo et Shaojing Su. « EAAU-Net : Enhanced Asymmetric Attention U-Net for Infrared Small Target Detection ». Remote Sensing 13, no 16 (12 août 2021) : 3200. http://dx.doi.org/10.3390/rs13163200.
Texte intégralLiu, Ziqian, Wenbing Wang, Qing Ma, Xianming Liu et Junjun Jiang. « Rethinking 3D-CNN in Hyperspectral Image Super-Resolution ». Remote Sensing 15, no 10 (15 mai 2023) : 2574. http://dx.doi.org/10.3390/rs15102574.
Texte intégralJwaid, Wasan M., Zainab Shaker Matar Al-Husseini et Ahmad H. Sabry. « Development of brain tumor segmentation of magnetic resonance imaging (MRI) using U-Net deep learning ». Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 4, no 9(112) (31 août 2021) : 23–31. http://dx.doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238957.
Texte intégralKonovalenko, Ihor, Pavlo Maruschak, Janette Brezinová, Olegas Prentkovskis et Jakub Brezina. « Research of U-Net-Based CNN Architectures for Metal Surface Defect Detection ». Machines 10, no 5 (29 avril 2022) : 327. http://dx.doi.org/10.3390/machines10050327.
Texte intégralTemenos, Anastasios, Nikos Temenos, Anastasios Doulamis et Nikolaos Doulamis. « On the Exploration of Automatic Building Extraction from RGB Satellite Images Using Deep Learning Architectures Based on U-Net ». Technologies 10, no 1 (29 janvier 2022) : 19. http://dx.doi.org/10.3390/technologies10010019.
Texte intégralFathipoor, H., R. Shah-Hosseini et H. Arefi. « CROP AND WEED SEGMENTATION ON GROUND-BASED IMAGES USING DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ». ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences X-4/W1-2022 (13 janvier 2023) : 195–200. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-x-4-w1-2022-195-2023.
Texte intégralWang, An, Ren Togo, Takahiro Ogawa et Miki Haseyama. « Defect Detection of Subway Tunnels Using Advanced U-Net Network ». Sensors 22, no 6 (17 mars 2022) : 2330. http://dx.doi.org/10.3390/s22062330.
Texte intégralMeng, Yongan, Hailei Lan, Yuqian Hu, Zailiang Chen, Pingbo Ouyang et Jing Luo. « Application of Improved U-Net Convolutional Neural Network for Automatic Quantification of the Foveal Avascular Zone in Diabetic Macular Ischemia ». Journal of Diabetes Research 2022 (26 février 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4612554.
Texte intégralGunawan, Rudy, Yvonne Tran, Jinchuan Zheng, Hung Nguyen et Rifai Chai. « Image Recovery from Synthetic Noise Artifacts in CT Scans Using Modified U-Net ». Sensors 22, no 18 (16 septembre 2022) : 7031. http://dx.doi.org/10.3390/s22187031.
Texte intégralМ. Ж. Қалдарова, А. С. Аканова et Н. М. Кашкимбаева. « АУЫЛШАРУАШЫЛЫҚ ЖЕРЛЕРІНІҢ ЕГІС АЛҚАПТАРЫН СЕГМЕНТТЕУДЕ НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІНІҢ U-NET АРХИТЕКТУРАСЫНЫҢ ҚОЛДАНЫЛУЫ ». Bulletin of Toraighyrov University. Energetics series, no 4.2022 (30 décembre 2022) : 198–211. http://dx.doi.org/10.48081/kysd9304.
Texte intégralHoffman, Jay P., Timothy F. Rahmes, Anthony J. Wimmers et Wayne F. Feltz. « The Application of a Convolutional Neural Network for the Detection of Contrails in Satellite Imagery ». Remote Sensing 15, no 11 (31 mai 2023) : 2854. http://dx.doi.org/10.3390/rs15112854.
Texte intégralViedma, Ignacio A., David Alonso-Caneiro, Scott A. Read et Michael J. Collins. « OCT Retinal and Choroidal Layer Instance Segmentation Using Mask R-CNN ». Sensors 22, no 5 (4 mars 2022) : 2016. http://dx.doi.org/10.3390/s22052016.
Texte intégralChan, Huang-Tian, et Chi-Ching Chang. « Decryption of Deterministic Phase-Encoded Digital Holography Using Convolutional Neural Networks ». Photonics 10, no 6 (25 mai 2023) : 612. http://dx.doi.org/10.3390/photonics10060612.
Texte intégralGhulam, Rehana, Sammar Fatima, Tariq Ali, Nazir Ahmad Zafar, Abdullah A. Asiri, Hassan A. Alshamrani, Samar M. Alqhtani et Khlood M. Mehdar. « A U-Net-Based CNN Model for Detection and Segmentation of Brain Tumor ». Computers, Materials & ; Continua 74, no 1 (2023) : 1333–49. http://dx.doi.org/10.32604/cmc.2023.031695.
Texte intégralChen, Dong, Fan Hu, P. Takis Mathiopoulos, Zhenxin Zhang et Jiju Peethambaran. « MC-UNet : Martian Crater Segmentation at Semantic and Instance Levels Using U-Net-Based Convolutional Neural Network ». Remote Sensing 15, no 1 (2 janvier 2023) : 266. http://dx.doi.org/10.3390/rs15010266.
Texte intégralUrase, Yasuyo, Mizuho Nishio, Yoshiko Ueno, Atsushi K. Kono, Keitaro Sofue, Tomonori Kanda, Takaki Maeda, Munenobu Nogami, Masatoshi Hori et Takamichi Murakami. « Simulation Study of Low-Dose Sparse-Sampling CT with Deep Learning-Based Reconstruction : Usefulness for Evaluation of Ovarian Cancer Metastasis ». Applied Sciences 10, no 13 (28 juin 2020) : 4446. http://dx.doi.org/10.3390/app10134446.
Texte intégralZhou, Zhengyin, Zhihui Fu, Juncheng Jia et Jun Lv. « Rib Fracture Detection with Dual-Attention Enhanced U-Net ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (18 août 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8945423.
Texte intégralHuang, Tinglong, Xuelan Zheng, Lisui He et Zhiliang Chen. « Diagnostic Value of Deep Learning-Based CT Feature for Severe Pulmonary Infection ». Journal of Healthcare Engineering 2021 (26 novembre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5359084.
Texte intégralChen, Panpan, Chengcheng Liu, Ting Feng, Yong Li et Dean Ta. « Improved Photoacoustic Imaging of Numerical Bone Model Based on Attention Block U-Net Deep Learning Network ». Applied Sciences 10, no 22 (15 novembre 2020) : 8089. http://dx.doi.org/10.3390/app10228089.
Texte intégralXu, Cong, Changqing Yu et Shanwen Zhang. « Lightweight Multi-Scale Dilated U-Net for Crop Disease Leaf Image Segmentation ». Electronics 11, no 23 (29 novembre 2022) : 3947. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11233947.
Texte intégralZhang, Jiawei, Xin Zhao, Tao Jiang, Md Mamunur Rahaman, Yudong Yao, Yu-Hao Lin, Jinghua Zhang, Ao Pan, Marcin Grzegorzek et Chen Li. « An Application of Pixel Interval Down-Sampling (PID) for Dense Tiny Microorganism Counting on Environmental Microorganism Images ». Applied Sciences 12, no 14 (21 juillet 2022) : 7314. http://dx.doi.org/10.3390/app12147314.
Texte intégralAsiri, Abdullah A., Ahmad Shaf, Tariq Ali, Muhammad Aamir, Muhammad Irfan, Saeed Alqahtani, Khlood M. Mehdar et al. « Brain Tumor Detection and Classification Using Fine-Tuned CNN with ResNet50 and U-Net Model : A Study on TCGA-LGG and TCIA Dataset for MRI Applications ». Life 13, no 7 (26 juin 2023) : 1449. http://dx.doi.org/10.3390/life13071449.
Texte intégralTaher, Fatma, et Neema Prakash. « Automatic cerebrovascular segmentation methods-a review ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 10, no 3 (1 septembre 2021) : 576. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v10.i3.pp576-583.
Texte intégralAffane, Abir, Adrian Kucharski, Paul Chapuis, Samuel Freydier, Marie-Ange Lebre, Antoine Vacavant et Anna Fabijańska. « Segmentation of Liver Anatomy by Combining 3D U-Net Approaches ». Applied Sciences 11, no 11 (26 mai 2021) : 4895. http://dx.doi.org/10.3390/app11114895.
Texte intégralDu, Getao, Xu Cao, Jimin Liang, Xueli Chen et Yonghua Zhan. « Medical Image Segmentation based on U-Net : A Review ». Journal of Imaging Science and Technology 64, no 2 (1 mars 2020) : 20508–1. http://dx.doi.org/10.2352/j.imagingsci.technol.2020.64.2.020508.
Texte intégralAdoui, Mahmoudi, Larhmam et Benjelloun. « MRI Breast Tumor Segmentation Using Different Encoder and Decoder CNN Architectures ». Computers 8, no 3 (29 juin 2019) : 52. http://dx.doi.org/10.3390/computers8030052.
Texte intégralEl Asri, Smail Ait, Samir El Adib, Ismail Negabi et Naoufal Raissouni. « A Modular System Based on U-Net for Automatic Building Extraction from very high-resolution satellite images ». E3S Web of Conferences 351 (2022) : 01071. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202235101071.
Texte intégralBanu, Syeda Furruka, Md Mostafa Kamal Sarker, Mohamed Abdel-Nasser, Domenec Puig et Hatem A. Raswan. « AWEU-Net : An Attention-Aware Weight Excitation U-Net for Lung Nodule Segmentation ». Applied Sciences 11, no 21 (28 octobre 2021) : 10132. http://dx.doi.org/10.3390/app112110132.
Texte intégralNasser, Soraya, Moulkheir Naoui, Ghalem Belalem et Saïd Mahmoudi. « Semantic Segmentation of Hippocampal Subregions With U-Net Architecture ». International Journal of E-Health and Medical Communications 12, no 6 (novembre 2021) : 1–20. http://dx.doi.org/10.4018/ijehmc.20211101.oa4.
Texte intégralFeiger, Bradley, Erick Lorenzana-Saldivar, Colin Cooke, Roarke Horstmeyer, Muath Bishawi, Julie Doberne, G. Chad Hughes, David Ranney, Soraya Voigt et Amanda Randles. « Evaluation of U-Net Based Architectures for Automatic Aortic Dissection Segmentation ». ACM Transactions on Computing for Healthcare 3, no 1 (31 janvier 2022) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1145/3472302.
Texte intégralLee, Su Hyun, JiHwan Lee, Kyung-Soo Oh, Jong Pil Yoon, Anna Seo, YoungJin Jeong et Seok Won Chung. « Automated 3-dimensional MRI segmentation for the posterosuperior rotator cuff tear lesion using deep learning algorithm ». PLOS ONE 18, no 5 (18 mai 2023) : e0284111. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0284111.
Texte intégralQuenum, Jerome, Iryna V. Zenyuk et Daniela Ushizima. « Lithium Metal Battery Quality Control via Transformer–CNN Segmentation ». Journal of Imaging 9, no 6 (31 mai 2023) : 111. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9060111.
Texte intégralShah. Md. Nazmul Arefin, Abu Shahed, Shah Mohd. Ishtiaque Ahammed Khan Ishti, Mst Marium Akter et Nusrat Jahan. « Deep learning approach for detecting and localizing brain tumor from magnetic resonance imaging images ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 29, no 3 (1 mars 2023) : 1729. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v29.i3.pp1729-1737.
Texte intégralRan, Si, Jianli Ding, Bohua Liu, Xiangyu Ge et Guolin Ma. « Multi-U-Net : Residual Module under Multisensory Field and Attention Mechanism Based Optimized U-Net for VHR Image Semantic Segmentation ». Sensors 21, no 5 (5 mars 2021) : 1794. http://dx.doi.org/10.3390/s21051794.
Texte intégralYeung, Michael, Evis Sala, Carola-Bibiane Schönlieb et Leonardo Rundo. « Focus U-Net : A novel dual attention-gated CNN for polyp segmentation during colonoscopy ». Computers in Biology and Medicine 137 (octobre 2021) : 104815. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104815.
Texte intégralBezmaternykh, P. V., D. A. Ilin et D. P. Nikolaev. « U-Net-bin : hacking the document image binarization contest ». Computer Optics 43, no 5 (octobre 2019) : 825–32. http://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-5-825-832.
Texte intégralPang, Shuyang, Xuewen Xiao, Yuao Cui, Shangwei Mao, Xin Cao, Hongsheng Jia, Hao Wang, Fenghua Tong et Xiaohui Zhang. « GCN-Unet : A Computer Vision Method with Application to Industrial Granularity Segmentation ». Mobile Information Systems 2022 (25 août 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1466261.
Texte intégralBayrakdar, Ibrahim S., Kaan Orhan, Özer Çelik, Elif Bilgir, Hande Sağlam, Fatma Akkoca Kaplan, Sinem Atay Görür, Alper Odabaş, Ahmet Faruk Aslan et Ingrid Różyło-Kalinowska. « A U-Net Approach to Apical Lesion Segmentation on Panoramic Radiographs ». BioMed Research International 2022 (15 janvier 2022) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7035367.
Texte intégral