Zobrazeno 1 - 10
of 70
pro vyhledávání: '"modified U-Net"'
Publikováno v:
Journal of King Saud University: Computer and Information Sciences, Vol 36, Iss 2, Pp 101937- (2024)
It is a challenging task to devise an effective model for object segmentation considering numerous classes because different classes might have different features and different backgrounds. We propose a unique segmentation and classification model to
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aa3c57ca96cb4079a9746c658a690946
Autor:
Kanimozhi T., Vijay Franklin J.
Publikováno v:
Automatika, Vol 64, Iss 3, Pp 518-528 (2023)
Cervical malignant growth is the fourth most typical reason for disease demise in women around the world. In developing countries, women don’t approach sufficient screening methods because of the costly procedures to undergo examination regularly,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/febd9e530b624c08876675e04e1bf4fd
Autor:
Md Shamim Hossain
Publikováno v:
Journal of King Saud University: Computer and Information Sciences, Vol 34, Iss 2, Pp 86-94 (2022)
Breast cancer is the most common aggressive cancer in women while the early detection of this cancer can reduce the aggressiveness. But it is challenging to identify breast cancer features such as micro-calcification from mammogram images by the huma
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2479e2b0db1540efa422b4ebe5379a3f
Autor:
Jin-Woo Yu, Hyung-Sup Jung
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 11, p 2833 (2023)
With the acceleration of global warming, research on forests has become important. Vertical forest structure is an indicator of forest vitality and diversity. Therefore, further studies are essential. The investigation of forest structures has tradit
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/70f6de11f5214a82bfdb1a0478877617
Publikováno v:
Journal of Imaging, Vol 9, Iss 2, p 22 (2023)
The greatest challenge when using deep convolutional neural networks (DCNNs) for automatic segmentation of microstructural X-ray computed tomography (XCT) data is the acquisition of sufficient and relevant data to train the working network. Tradition
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ca84799f5dd0440289f5418b74802142
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.
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.