Experimental digital Gabor hologram rendering by a model-trained convolutional neural network

Autor: Rivet, J., Taliercio, A., Fang, C., Tochon, G., Géraud, T., Huignard, JP., Atlan, M.

Digital hologram rendering can be performed by a convolutional neural network, trained with image pairs calculated by numerical wave propagation from sparse generating images. 512-by-512 pixeldigital Gabor magnitude holograms are successfully estimat

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2004.09126

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Project EFIGI: Automatic Classification of Galaxies

Autor: Baillard, A., Bertin, E., Mellier, Y., Mccracken, H. J., Géraud, T., Pelló, R., Leborgne, J.-F., Fouqué, P.

Publikováno v: Astronomical Data Analysis Software and Systems XV
Astronomical Data Analysis Software and Systems XV, Oct 2005, San Lorenzo de El Escorial, Spain. pp.236

International audience; We propose an automatic system to classify images of galaxies with varying resolution. Morphologically typing galaxies is a difficult task in particular for distant galaxies convolved by a point-spread function and suffering f

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::12f030c2d1a67d4f81d08110edb0efea
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00285441

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.