Zobrazeno 1 - 10
of 72
pro vyhledávání: '"region of interest extraction"'
Publikováno v:
Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization, Vol 12, Iss 1 (2024)
Advancements in technology has accelerated the evolution of bone age assessment (BAA) methodologies, one of which is deep learning algorithms, which overcome the drawbacks of conventional approaches. In spite of excellent effectiveness of deep neural
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1647102345554bd180826b55703bd91f
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.
Autor:
Chetna Kaushal, Anshu Singla
Publikováno v:
CAAI Transactions on Intelligence Technology (2020)
Automated segmentation of histopathological images is a challenging task to detect cancerous cells in breast tissue. Recent reviews state high accuracy to segment image, but depends on user input, say window area size, time steps, level set, magnific
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ca33bd8d1432443b9f4fe9c787298f8a
Publikováno v:
GIScience & Remote Sensing, Vol 55, Iss 5, Pp 745-762 (2018)
Saliency detection is an effective approach to extract regions of interest (ROIs) for remote sensing images. However, existing saliency detection models mainly focus on ROI extraction from a single image and usually are not able to produce satisfacto
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/736e199becc446e18040779f554dc5e7
Publikováno v:
IET Computer Vision, Vol 12, Iss 5, Pp 586-595 (2018)
The region of interest (ROI) extraction is important in hand vein recognition system. The main challenges for accurate extraction of the vein region are to overcome variability in hand size, lighting conditions, orientation, appearance, noisy backgro
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4f9bcf9b05064267afcf70a87ef68226
Autor:
Myung Soo Kang, Yun-Kyu An
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 11, Iss 8, p 3339 (2021)
This paper presents a deep learning-based automated background removal technique for structural exterior image stitching. In order to establish an exterior damage map of a structure using an unmanned aerial vehicle (UAV), a close-up vision scanning i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/bc320242bdc14f499dda70756e6b8488
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.