Zobrazeno 1 - 10
of 88
pro vyhledávání: '"Automatic labelling"'
Autor:
Ziqian Li, Fu Xuan, Yi Dong, Xianda Huang, Hui Liu, Yelu Zeng, Wei Su, Jianxi Huang, Xuecao Li
Publikováno v:
International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, Vol 127, Iss , Pp 103643- (2024)
Corn is the dominant crop planted in Northeast China, and its accurate and timely mapping is important for food security and agricultural management in China. However, the absence of enough labels is challenging for corn accurate mapping in a regiona
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fb081b94e986415495720adaef47e246
Publikováno v:
ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol 9, Iss , Pp 100046- (2023)
The application of deep learning methods to remote sensing data has produced good results in recent studies. A promising application area is automatic land cover classification (semantic segmentation) from very high-resolution satellite imagery. Howe
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f2162b4a9d124a75909b310ae70aedb9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Proceedings of the International Conference on Applied Innovations in IT, Vol 9, Iss 1, Pp 69-76 (2021)
The article discusses the task of automatic labelling of texts to improve the efficiency of processing unstructured text data. An overview of existing software products for solving the problem is given, showing the need to develop its own solution sp
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/86793c2923d44fa695a70a9f39028ecb
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 9, Pp 85240-85254 (2021)
The current deep learning models detecting relevant web pages show low accuracy because of the poor quality of the training data. In this paper, we propose a novel algorithm to automatically generate high-quality training data based on the frequency
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fba0dcfad7c7436e978539ce34a73a80
Autor:
Subhrajit Roy, Isabell Kiral, Mahtab Mirmomeni, Todd Mummert, Alan Braz, Jason Tsay, Jianbin Tang, Umar Asif, Thomas Schaffter, Mehmet Eren Ahsen, Toshiya Iwamori, Hiroki Yanagisawa, Hasan Poonawala, Piyush Madan, Yong Qin, Joseph Picone, Iyad Obeid, Bruno De Assis Marques, Stefan Maetschke, Rania Khalaf, Michal Rosen-Zvi, Gustavo Stolovitzky, Stefan Harrer
Publikováno v:
EBioMedicine, Vol 66, Iss , Pp 103275- (2021)
Background: Assistive automatic seizure detection can empower human annotators to shorten patient monitoring data review times. We present a proof-of-concept for a seizure detection system that is sensitive, automated, patient-specific, and tunable t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a63bf3e7593244738d97a0a1e3a48f62
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.