Wynik wyszukiwania
Zapytanie: IEEE GEOSCI REMOTE SENS LETT
Liczba odnalezionych rekordów: 5



Przej¶cie do opcji zmiany formatu | Wy¶wietlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/5
Nr opisu: 0000132738
Tytuł oryginału: Deep learning for multiple-image super-resolution
Autorzy: Michał Kawulok, Paweł Benecki, Szymon Piechaczek, Krzysztof Hrynczenko, Daniel Kostrzewa, Jakub Nalepa.
¬ródło: -IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2020 vol. 17 iss. 6, s. 1062-1066, bibliogr. 22 poz.
Impact Factor: 3.833
Punktacja MNiSW: 140.000
p-ISSN: 1545-598X
e-ISSN: 1558-0571
DOI:
Słowa kluczowe polskie: konwolucyjna sieć neuronowa ; CNN ; uczenie głębokie ; przetwarzanie obrazów ; nadrozdzielczo¶ć ; SR
Słowa kluczowe angielskie: convolutional neural network ; CNN ; deep learning ; image processing ; super-resolution ; SR
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Dostęp on-line:


2/5
Nr opisu: 0000132851
Tytuł oryginału: Training- and test-time data augmentation for hyperspectral image segmentation
Autorzy: Jakub Nalepa, Michał Myller, Michał Kawulok.
¬ródło: -IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2020 vol. 17 iss. 2, s. 292-296, bibliogr. 17 poz.
Impact Factor: 3.833
Punktacja MNiSW: 140.000
p-ISSN: 1545-598X
e-ISSN: 1558-0571
DOI:
Słowa kluczowe polskie: klasyfikacja ; rozszerzanie danych ; deep learning ; obrazowanie hiperspektralne ; analiza składowych głównych ; PCA ; segmentacja
Słowa kluczowe angielskie: classification ; data augmentation ; deep learning ; hyperspectral imaging ; principal component analysis ; PCA ; segmentation
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Dostęp on-line:


3/5
Nr opisu: 0000132849
Tytuł oryginału: Transfer learning for segmenting dimensionally reduced hyperspectral images
Autorzy: Jakub Nalepa, Michał Myller, Michał Kawulok.
¬ródło: -IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2020 vol. 17 iss. 7, s. 1228-1232, bibliogr. 19 poz.
Impact Factor: 3.833
Punktacja MNiSW: 140.000
p-ISSN: 1545-598X
e-ISSN: 1558-0571
DOI:
Słowa kluczowe polskie: klasyfikacja ; deep learning ; obrazowanie hiperspektralne ; segmentacja ; transfer learning
Słowa kluczowe angielskie: classification ; deep learning ; hyperspectral imaging ; segmentation ; transfer learning
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Dostęp on-line:


4/5
Nr opisu: 0000133782
Tytuł oryginału: Unsupervised segmentation of hyperspectral images using 3-D convolutional autoencoders
Autorzy: Jakub Nalepa, Michał Myller, Y. Imai, K.-I. Honda, T. Takeda, M. Antoniak.
¬ródło: -IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2020 in press, s. 1-5, bibliogr. 23 poz.
Uwagi: Article in press
Impact Factor: 3.833
Punktacja MNiSW: 140.000
p-ISSN: 1545-598X
e-ISSN: 1558-0571
DOI:
Słowa kluczowe polskie: autoencoder ; grupowanie ; uczenie głębokie ; obrazowanie wielowidmowe ; HSI ; segmentacja nienadzorowana
Słowa kluczowe angielskie: autoencoder ; clustering ; deep learning ; hyper-spectral imaging ; HSI ; unsupervised segmentation
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Dostęp on-line:


5/5
Nr opisu: 0000129654
Tytuł oryginału: Validating hyperspectral image segmentation
Autorzy: Jakub Nalepa, Michał Myller, Michał Kawulok.
¬ródło: -IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2019 vol. 16 iss. 3, s. 1264-1268, bibliogr. 23 poz.
Impact Factor: 3.833
Punktacja MNiSW: 140.000
p-ISSN: 1545-598X
e-ISSN: 1558-0571
DOI:
Słowa kluczowe polskie: klasyfikacja ; uczenie głębokie ; obrazowanie hiperspektralne ; segmentacja ; walidacja
Słowa kluczowe angielskie: classification ; deep learning ; hyperspectral imaging ; segmentation ; validation
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Dostęp on-line:


stosuj±c format:
Nowe wyszukiwanie