Wynik wyszukiwania
Zapytanie: CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Liczba odnalezionych rekordów: 17



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/17
Nr opisu: 0000132098   
Bacteria shape classification by the use of region covariance and Convolutional Neural Network.
[Aut.]: Dawid Połap, Marcin Woźniak.
W: 2019 International Joint Conference on Neural Networks. IJCNN, Budapest, Hungary, 14-19 July 2019. Los Alamitos : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019, s. 1-7, bibliogr. 23 poz.. Punktacja MNiSW 140.000

wykrywanie kształtu bakterii ; splotowa sieć neuronowa ; kowariancja regionu

bacteria shape detection ; convolutional neural network ; region covariance

2/17
Nr opisu: 0000130421
Convolutional neural networks for computer aided diagnosis of interdental and rustling sigmatism.
[Aut.]: A. Woloshuk, Michał Kręcichwost, Zuzanna* Miodońska, Dominika Korona, Paweł Badura.
W: Information technology in biomedicine. International Conference, ITIB 2019, Kamień Śląski, Poland, June 18-20, 2019. Eds. Ewa Pietka, Pawel Badura, Jacek Kawa, Wojciech Wieclawek. Cham : Springer, 2019, s. 179-186, bibliogr. 26 poz. (Advances in Intelligent Systems and Computing ; vol. 1011 2194-5357). Punktacja MNiSW 20.000

wspomaganie komputerowe wymowy ; spółgłoska sycząca ; diagnostyka sygmatyzmu ; splotowa sieć neuronowa

computer-aided pronunciation evaluation ; sibilant ; sigmatism diagnosis ; convolutional neural network

3/17
Nr opisu: 0000132738   
Deep learning for multiple-image super-resolution.
[Aut.]: Michał Kawulok, Paweł Benecki, Szymon Piechaczek, Krzysztof Hrynczenko, Daniel Kostrzewa, Jakub Nalepa.
-IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2019 in press, s. 1-5, bibliogr. 22 poz.
Article in press. Impact Factor 3.534. Punktacja MNiSW 140.000

konwolucyjna sieć neuronowa ; CNN ; uczenie głębokie ; przetwarzanie obrazów ; nadrozdzielczość ; SR

convolutional neural network ; CNN ; deep learning ; image processing ; super-resolution ; SR

4/17
Nr opisu: 0000129762
Image augmentation techniques for road sign detection in automotive vision system.
[Aut.]: Paulina Bugiel, Jacek Izydorczyk, Tomasz Sułkowski.
W: Artificial intelligence methods in intelligent algorithms. Proceedings of 8th Computer Science On-line Conference 2019. Vol. 2. Ed. Radek Silhavy. Cham : Springer, 2019, s. 229-242, bibliogr. 16 poz. (Advances in Intelligent Systems and Computing ; vol. 985 2194-5357). Punktacja MNiSW 20.000

detekcja obiektów ; widzenie maszynowe ; splotowa sieć neuronowa ; położenie próbki

object detection ; machine vision ; convolutional neural network ; sample placement ; image augmentation ; automotive

5/17
Nr opisu: 0000131970
On data augmentation for segmenting hyperspectral images.
[Aut.]: Jakub Nalepa, Michał Myller, Michał Kawulok, Bogdan Smołka.
W: Real-Time Image Processing and Deep Learning 2019, Baltimore, Maryland, United States, 15-16 April 2019. Eds. Nasser Kehtarnavaz, Matthias F. Carlsohn. Bellingham : SPIE, 2019, art. no. 1099609 s. 1-8 (Proceedings of SPIE ; vol. 10996 0277-786X). Punktacja MNiSW 20.000

splotowa sieć neuronowa ; rozszerzanie danych ; deep learning ; obrazowanie hiperspektralne ; GANs

convolutional neural network ; data augmentation ; deep learning ; hyperspectral imaging ; GANs

6/17
Nr opisu: 0000125001
Parallel processing of computed tomography images.
[Aut.]: Dawid Połap, Marcin Woźniak.
W: Information Systems Architecture and Technology. Proceedings of 39th International Conference on Information Systems Architecture and Technology - ISAT 2018. Pt. 2. Eds.: Jerzy Świątek, Leszek Borzemski, Zofia Wilimowska. Cham : Springer, 2019, s. 95-104, bibliogr. 18 poz. (Advances in Intelligent Systems and Computing ; vol. 853 2194-5357). Punktacja MNiSW 20.000

przetwarzanie obrazu ; splotowa sieć neuronowa ; obrazy tomografii komputerowej

image processing ; convolutional neural network ; CT images

7/17
Nr opisu: 0000129745   
Super-resolution reconstruction using deep learning: should we go deeper?.
[Aut.]: Daniel Kostrzewa, Szymon Piechaczek, Krzysztof Hrynczenko, Paweł Benecki, Jakub Nalepa, Michał Kawulok.
W: Beyond databases, architectures and structures. Paving the road to smart data processing and analysis. 15th International conference, BDAS 2019, Ustroń, Poland, May 28-31, 2019. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. Cham : Springer, 2019, s. 204-216, bibliogr. 42 poz. (Communications in Computer and Information Science ; vol. 1018 1865-0929). Punktacja MNiSW 20.000

rekonstrukcja super-rozdzielcza ; przetwarzanie obrazu ; splotowa sieć neuronowa ; uczenie głębokie

super-resolution reconstruction ; image processing ; convolutional neural network ; deep learning

8/17
Nr opisu: 0000125436   
Automatic segmentation of corneal endothelium images with convolutional neural network.
[Aut.]: Karolina Nurzyńska.
W: Beyond databases, architectures and structures. Facing the challenges of data proliferation and growing variety. 14th International conference, BDAS 2018 held at the 24th IFIP World Computer Congress, WCC 2018, Poznan, Poland, September 18-20, 2018. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. Cham : Springer, 2018, s. 323-333, bibliogr. 19 poz. (Communications in Computer and Information Science ; vol. 928 1865-0929)

obraz śródbłonka rogówki ; konwolucyjna sieć neuronowa ; segmentacja ; klasyfikacja

corneal endothelium images ; convolutional neural network ; segmentation ; classification

9/17
Nr opisu: 0000125182   
Genetically-trained deep neural networks.
[Aut.]: Jakub Nalepa, Krzysztof Pawełczyk, Michał Kawulok.
W: Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. GECCO'18 Companion, Kyoto, Japan, 15-19 July 2018. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2018, s. 63-64, bibliogr. 7 poz.

splotowa sieć neuronowa ; deep learning ; algorytm genetyczny

convolutional neural network ; deep learning ; genetic algorithm

10/17
Nr opisu: 0000127722
Hand gesture classification with use of convolutional neural networks.
[Aut.]: Tomasz Grzejszczak, R. Roth, R. Moller.
W: 32nd Annual European Simulation and Modelling Conference. ESM 2018, Ghent, Belgium, 24-26 October 2018. [B.m.] : EUROSIS, 2018, s. 49-53, bibliogr. 27 poz.

CNN ; splotowa sieć neuronowa ; uczenie głębokie ; gesty ; HCI ; HMI ; język migowy

CNN ; convolutional neural network ; deep learning ; hand gestures ; HCI ; HMI ; sign language

11/17
Nr opisu: 0000124245   
How to extract interesting information for identity verification process from spectrograms?.
[Aut.]: Kamil Książek, Karolina Kęsik, Zbigniew Marszałek.
-J. Univ. Comput. Sci. 2018 vol. 24 no. 4, s. 444-459, bibliogr. 28 poz.
Special issue: Advances in security and privacy of multimodal interfaces. Eds. Robertas Damasevicius, Marcin Woźniak, Vicente Alarcon-Aquino, Ivan Ganchev, Wei Wei. Impact Factor 0.910. Punktacja MNiSW 20.000

splotowa sieć neuronowa ; weryfikacja tożsamości ; przykładowe dane ; spektrogram

convolutional neural network ; identity verification ; sample data ; spectrogram

12/17
Nr opisu: 0000126071   
Object detection and recognition via clustered features.
[Aut.]: Marcin Woźniak, Dawid Połap.
-Neurocomputing 2018 vol. 320, s. 76-84, bibliogr. 39 poz.. Impact Factor 4.072. Punktacja MNiSW 30.000

splotowa sieć neuronowa ; system adaptacyjny ; zautomatyzowany system wspomagania ; przetwarzanie obrazów

convolutional neural network ; adaptive system ; automated decision support ; image processing

13/17
Nr opisu: 0000124778   
Road traffic conditions classification based on multilevel filtering of image content using convolutional neural networks.
[Aut.]: Teresa Pamuła.
-IEEE Intell. Transp. Syst. Mag. 2018 vol. 10 iss. 3, s. 11-21, bibliogr. 28 poz.. Impact Factor 3.294. Punktacja MNiSW 25.000

sterowanie ruchem ; segmentacja obrazu ; kamera ; splotowa sieć neuronowa ; analiza zadań ; filtr nieliniowy ; układ sterowania

traffic control ; image segmentation ; camera ; convolutional neural network ; task analysis ; nonlinear filter

14/17
Nr opisu: 0000121164   
Convolutional neural network based solar photovoltaic panel detection in satellite photos.
[Aut.]: V. Golovko, S. Bezobrazov, A. Kroshchanka, Anatoliy* Sachenko, M. Komar, A. Karachka.
W: Proceedings of the 2017 IEEE 9th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Application (IDAACS). IDAACS'2017, September 21-23, 2017, Bucharest, Romania. Vol. 2. Piscataway : IEEE, 2017, s. 14-19, bibliogr. 11 poz.

splotowa sieć neuronowa ; produkcja energii ; dane geoprzestrzenne ; moc znamionowa ; zdjęcia satelitarne ; wykrywanie paneli słonecznych

convolutional neural network ; energy production ; geospatial data ; power capacity ; satellite photos ; solar panels detection

15/17
Nr opisu: 0000121617   
Image approach to voice recognition.
[Aut.]: Dawid Połap, Marcin Woźniak.
W: 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. (SSCI), Honolulu, Hawai, USA, 27 November - 1 December 2017. Proceedings. Piscataway : IEEE, 2017, s. 1-7, bibliogr. 28 poz.

rozpoznawanie głosu ; heurystyka ; splotowa sieć neuronowa

voice processing ; heuristics ; convolutional neural network

16/17
Nr opisu: 0000121616   
Lung segmentation on x-ray images with neural validation.
[Aut.]: Dawid Połap, Marcin Woźniak.
W: 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. (SSCI), Honolulu, Hawai, USA, 27 November - 1 December 2017. Proceedings. Piscataway : IEEE, 2017, s. 1-7, bibliogr. 27 poz.

medyczne przetwarzanie obrazu ; segmantacja obrazów ; splotowa sieć neuronowa

medical image processing ; image segmentation ; convolutional neural network

17/17
Nr opisu: 0000120477   
Obstacle detection as a safety alert in augmented reality models by the use of deep learning techniques.
[Aut.]: Dawid Połap, Karolina Kęsik, Kamil Książek, Marcin Woźniak.
-Sensors 2017 vol. 17 iss. 12, art. no. 2803 s. 1-16, bibliogr. 28 poz.. Impact Factor 2.475. Punktacja MNiSW 30.000

splotowa sieć neuronowa ; sieci neuronowe typu spiking ; architektura hybrydowa ; wykrywanie przeszkód ; rzeczywistość rozszerzona

convolutional neural network ; spiking neural network ; hybrid architecture ; obstacle detection ; augmented reality

stosując format:
Nowe wyszukiwanie