Zobrazeno 1 - 10
of 84
pro vyhledávání: '"ground truth generation"'
Publikováno v:
Diagnostics, Vol 13, Iss 11, p 1894 (2023)
Facial skin analysis has attracted considerable attention in the skin health domain. The results of facial skin analysis can be used to provide skin care and cosmetic recommendations in aesthetic dermatology. Because of the existence of several skin
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2b897ce53c444ee98d5ccbc4b4b7c7df
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:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 1, p 281 (2021)
For safe autonomous driving, deep neural network (DNN)-based perception systems play essential roles, where a vast amount of driving images should be manually collected and labeled with ground truth (GT) for training and validation purposes. After ob
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6b275697fc8f45b6be8324b10d57f094
Autor:
Hsiang-Chieh Chen, Zheng-Ting Li
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 11, Iss 22, p 10966 (2021)
This article introduces an automated data-labeling approach for generating crack ground truths (GTs) within concrete images. The main algorithm includes generating first-round GTs, pre-training a deep learning-based model, and generating second-round
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ebcf0a49da7240aa9738c10a4bfdbc2c
Publikováno v:
Multimodal Technologies and Interaction, Vol 4, Iss 4, p 83 (2020)
The present study introduces a new MATLAB toolbox, called MatMouse, suitable for the performance of experimental studies based on mouse movements tracking and analysis. MatMouse supports the implementation of task-based visual search experiments. The
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/04bd07def01f47d9a4e0d3119487c001
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 281, p 281 (2022)
Applied Sciences; Volume 12; Issue 1; Pages: 281
Applied Sciences; Volume 12; Issue 1; Pages: 281
For safe autonomous driving, deep neural network (DNN)-based perception systems play essential roles, where a vast amount of driving images should be manually collected and labeled with ground truth (GT) for training and validation purposes. After ob
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:
Computers, Vol 8, Iss 4, p 72 (2019)
Image segmentation is a crucial step of almost any Digital Rock workflow. In this paper, we propose an approach for generation of a labelled dataset and investigate an application of three popular convolutional neural networks (CNN) architectures for
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4de4ca9e207546dc9b6561c4538ac773
Autor:
Baur, Alexandra
Internship Report presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics Generating ground truth data for training models that are supposed to replace humans for certain tasks, such as in the field
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1437::5c45f6c1665e8a888af30c9cab19d6d4
https://hdl.handle.net/10362/137126
https://hdl.handle.net/10362/137126