Wynik wyszukiwania
Zapytanie: DATA AUGMENTATION
Liczba odnalezionych rekordów: 9



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
1/9
Nr opisu: 0000139037
Tytuł oryginału: Data augmentation using principal component resampling for image recognition by deep learning.
Autorzy: O.O. Abayomi-Alli, Robertas Damasevicius, Michał Wieczorek, Marcin WoĽniak.
¬ródło: W: Artificial intelligence and soft computing. 19th International conference, ICAISC 2020, Zakopane, Poland, October 12-14, 2020. Proceedings. Pt. 2. Eds. Leszek Rutkowski, Rafał Scherer, Marcin Korytkowski, Witold Pedrycz, Ryszard Tadeusiewicz, Jacek M. Zurada. Cham : Springer, 2020, s. 39-48, bibliogr. 23 poz.
ISBN: 978-3-030-61533-8978-3-030-61534-5
Seria: (Lecture Notes in Computer Science ; vol. 12416 Lecture Notes in Artificial Intelligence ; 0302-9743)
Punktacja MNiSW: 20.000
Liczba arkuszy wydawniczych: 0,5
Bazy indeksuj±ce publikację: Springer; DBLP; Scopus
DOI:
Słowa kluczowe polskie: rozpoznawanie obrazów ; konwolucyjna sieć neuronowa ; analiza głównych składowych ; rozszerzanie danych ; małe dane ; uczenie głębokie
Słowa kluczowe angielskie: image recognition ; convolutional neural network ; principal component analysis ; data augmentation ; small data ; deep learning
Typ publikacji: RK
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.


2/9
Nr opisu: 0000139046
Tytuł oryginału: Empirical mode decomposition based data augmentation for time series prediction using NARX network.
Autorzy: O.O. Abayomi-Alli, T. Sidekerskiene, Robertas Damasevicius, Jakub Siłka, Dawid Połap.
¬ródło: W: Artificial intelligence and soft computing. 19th International conference, ICAISC 2020, Zakopane, Poland, October 12-14, 2020. Proceedings. Pt. 1. Eds. Leszek Rutkowski, Rafał Scherer, Marcin Korytkowski, Witold Pedrycz, Ryszard Tadeusiewicz, Jacek M. Zurada. Cham : Springer, 2020, s. 702-711, bibliogr. 23 poz.
ISBN: 978-3-030-61400-3978-3-030-61401-0
Seria: (Lecture Notes in Computer Science ; vol. 12415 Lecture Notes in Artificial Intelligence ; 0302-9743)
Punktacja MNiSW: 20.000
Liczba arkuszy wydawniczych: 0,5
Bazy indeksuj±ce publikację: Springer; DBLP; Scopus
DOI:
Słowa kluczowe polskie: rozszerzanie danych ; empiryczna dekompozycja sygnału ; dane zastępcze ; prognoza szeregów czasowych ; sieć NARX
Słowa kluczowe angielskie: data augmentation ; empirical mode decomposition ; surrogate data ; time series forecasting ; NARX network
Typ publikacji: RK
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.


3/9
Nr opisu: 0000137661
Tytuł oryginału: Multi-patch blending improves lung cancer growth pattern segmentation in whole-slide images.
Autorzy: Ż. ¦widerska-Chadaj, E. Stoelinga, Arkadiusz Gertych, F. Ciompi.
¬ródło: W: Proceedings of 2020 IEEE 21st International Conference on Computational Problems of Electrical Engineering (CPEE), Pińczów, Poland, 16-19th September 2020. Online conference. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2020, s. 1-4, bibliogr. 15 poz.
ISBN: 978-1-7281-9618-3978-1-7281-9617-6
Liczba arkuszy wydawniczych: 0,2
Bazy indeksuj±ce publikację: Springer
DOI:
Słowa kluczowe polskie: uczenie głębokie ; rak płuc ; wzorzec wzrostu guza ; rozszerzanie danych ; cycle-GAN
Słowa kluczowe angielskie: deep learning ; lung cancer ; tumor growth pattern ; data augmentation ; cycle-GAN
Typ publikacji: RK
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Dostęp on-line:


4/9
Nr opisu: 0000139125
Tytuł oryginału: Pearson correlation-based feature selection for document classification using balanced training
Autorzy: I. M. Nasir, M. A. Khan, M. Yasmin, J. H. Shah, M. Gabryel, R. Scherer, Robertas Damasevicius.
¬ródło: -Sensors 2020 vol. 20 iss. 23, s. 1-18, bibliogr. 53 poz.
Impact Factor: 3.275
Punktacja MNiSW: 100.000
p-ISSN: 1424-8220
DOI:
Słowa kluczowe polskie: klasyfikacja dokumentów ; uczenie głębokie ; selekcja cech ; rozszerzanie danych ; niezrównoważony zbiór danych
Słowa kluczowe angielskie: document classification ; deep learning ; feature selection ; data augmentation ; imbalanced dataset
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Informacje o dostępie open-access: open-access-text-version: FINAL_PUBLISHED open-access-licence: CC-BY open-access-release-time: AT_PUBLICATION open-access-article-mode: OPEN_JOURNAL
Dostęp on-line:


5/9
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:


6/9
Nr opisu: 0000133871
Tytuł oryginału: Automated identification of wood veneer surface defects using faster region-based convolutional neural network with data augmentation and transfer learning
Autorzy: A. Urbonas, V. Raudonis, Rytis Maskeliunas, Robertas Damasevicius.
¬ródło: -Appl. Sci. 2019 vol. 9 iss. 22, art. no. 4898 s. 1-20, bibliogr. 66 poz.
Impact Factor: 2.474
Punktacja MNiSW: 70.000
p-ISSN: 2076-3417
DOI:
Słowa kluczowe polskie: detekcja defektów ; kontrola jako¶ci ; okleina drzewna ; rozszerzanie danych ; transfer learning ; faster R-CNN ; uczenie głębokie
Słowa kluczowe angielskie: defect detection ; quality control ; wood veneer ; data augmentation ; transfer learning ; faster R-CNN ; deep learning
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Informacje o dostępie open-access: open-access-text-version: FINAL_PUBLISHED open-access-licence: CC-BY open-access-release-time: AT_PUBLICATION open-access-article-mode: OPEN_JOURNAL
Dostęp on-line:


7/9
Nr opisu: 0000134343
Tytuł oryginału: Data augmentation for brain-tumor segmentation: a review
Autorzy: Jakub Nalepa, M. Marcinkiewicz, Michał Kawulok.
¬ródło: -Front. Comput. Neurosci. 2019 vol. 13, art. no. 83 s. 1-18, bibliogr. 79 poz.
Impact Factor: 2.535
Punktacja MNiSW: 70.000
e-ISSN: 1662-5188
DOI:
Słowa kluczowe polskie: rozszerzanie danych ; uczenie głębokie ; głębokie sieci neuronowe ; segmentacja obrazów ; MRI
Słowa kluczowe angielskie: data augmentation ; deep learning ; deep neural networks ; image segmentation ; MRI
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Dostęp on-line:


8/9
Nr opisu: 0000130985
Tytuł oryginału: Data augmentation via image registration.
Autorzy: Jakub Nalepa, Grzegorz Mrukwa, Szymon Piechaczek, Pablo Ribalta Lorenzo, M. Marcinkiewicz, B. Bobek-Billewicz, P. Wawrzyniak, P. Ulrych, J. Szymanek, M. Cwiek, Wojciech Dudzik, Michał Kawulok, M. P. Hayball.
¬ródło: W: 2019 IEEE International Conference on Image Processing, September 22-25, 2019, Taipei, Taiwan. Proceedings. Piscataway : IEEE, 2019, s. 4250-4254, bibliogr. 19 poz.
ISBN: 978-1-5386-6250-2978-1-5386-6249-6
Punktacja MNiSW: 70.000
Liczba arkuszy wydawniczych: 0,5
Bazy indeksuj±ce publikację: IEEE Xplore; INSPEC
DOI:
Słowa kluczowe polskie: deep learning ; rozszerzanie danych ; rejestracja obrazu ; segmentacja guza mózgu
Słowa kluczowe angielskie: deep learning ; data augmentation ; image registration ; brain tumor segmentation
Typ publikacji: RK
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.
Dostęp on-line:


9/9
Nr opisu: 0000131970
Tytuł oryginału: On data augmentation for segmenting hyperspectral images.
Autorzy: Jakub Nalepa, Michał Myller, Michał Kawulok, Bogdan Smołka.
¬ródło: 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
ISBN: 97815106265779781510626584
Seria: (Proceedings of SPIE ; vol. 10996 0277-786X)
Punktacja MNiSW: 20.000
Liczba arkuszy wydawniczych: 0,5
Bazy indeksuj±ce publikację: Scopus
DOI:
Słowa kluczowe polskie: splotowa sieć neuronowa ; rozszerzanie danych ; deep learning ; obrazowanie hiperspektralne ; GANs
Słowa kluczowe angielskie: convolutional neural network ; data augmentation ; deep learning ; hyperspectral imaging ; GANs
Typ publikacji: RK
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w P¦l.


stosuj±c format:
Nowe wyszukiwanie