Wynik wyszukiwania
Zapytanie: OBRAZOWANIE HIPERSPEKTRALNE
Liczba odnalezionych rekordów: 5



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/5
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)

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

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

2/5
Nr opisu: 0000132851   
Training- and test-time data augmentation for hyperspectral image segmentation.
[Aut.]: Jakub Nalepa, Michał Myller, Michał Kawulok.
-IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2019 in press, s. 1-5, bibliogr.
Article in press. Impact Factor 3.534. Punktacja MNiSW 140.000

klasyfikacja ; rozszerzanie danych ; deep learning ; obrazowanie hiperspektralne ; analiza składowych głównych ; PCA ; segmentacja

classification ; data augmentation ; deep learning ; hyperspectral imaging ; principal component analysis ; PCA ; segmentation

3/5
Nr opisu: 0000132849   
Transfer learning for segmenting dimensionally reduced hyperspectral images.
[Aut.]: Jakub Nalepa, Michał Myller, Michał Kawulok.
-IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2019 in press, s. 1-5, bibliogr. 19 poz.
Article in press. Impact Factor 3.534. Punktacja MNiSW 140.000

klasyfikacja ; deep learning ; obrazowanie hiperspektralne ; segmentacja ; transfer learning

classification ; deep learning ; hyperspectral imaging ; segmentation ; transfer learning

4/5
Nr opisu: 0000129654   
Validating hyperspectral image segmentation.
[Aut.]: Jakub Nalepa, Michał Myller, Michał Kawulok.
-IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2019 vol. 16 iss. 3, s. 1264-1268, bibliogr. 23 poz.. Impact Factor 3.534. Punktacja MNiSW 140.000

klasyfikacja ; uczenie głębokie ; obrazowanie hiperspektralne ; segmentacja ; walidacja

classification ; deep learning ; hyperspectral imaging ; segmentation ; validation

5/5
Nr opisu: 0000127021   
Segmentation of hyperspectral images using quantized convolutional neural networks.
[Aut.]: Pablo Ribalta Lorenzo, M. Marcinkiewicz, Jakub Nalepa.
W: 21st Euromicro Conference on Digital System Design. DSD 2018, 29-31 August 2018 Prague, Czech Republic. Proceedings. Eds.: Martin Novotny, Nikos Konofaos, Amund Skavhaug. Piscataway : IEEE, 2018, s. 260-267, bibliogr. 38 poz.

segmentacja ; obrazowanie hiperspektralne ; głębokie sieci neuronowe ; kwantyzacja wagi

segmentation ; hyperspectral imaging ; deep neural networks ; weight quantization

stosując format:
Nowe wyszukiwanie