Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Было проведено девять экспериментов для определения лучших параметров, затем, используя их, было проведено обучение нейронной сети со значением количества эпох обучения (epochs) – 50. На этапе поиска лучших параметров при обучении предварительно обученная нейронная сеть [5, 8] настраивалась на указанных выше данных со следующими параметрами: скорость обучения (learning rate) для пер...

Название :	Сегментация радужной оболочки глаза на изображении с помощью сверточной нейронной сети архитектуры U-Net
Авторы/Редакторы :	Ганеева Ю. Х. Мясников Е. В.
Дата публикации :	2020
Библиографическое описание :	Ганеева, Ю. Х. Сегментация радужной оболочки глаза на изображении с помощью сверточной нейронной сети архитектуры U-Net / Ю. Х. Ганеева, Е. В. Мясников // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020) : сб. тр. по материалам VI Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 26-29 мая) : в 4 т. - Тек / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - 2020. - Т. 2. - С. 57-63
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) :	http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Segmentaciya-raduzhnoi-obolochki-glaza-na-izobrazhenii-s-pomoshu-svertochnoi-neironnoi-seti-arhitektury-UNet-85245
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\441363
Ключевые слова:	CNN биометрическая идентификация биометрические изображения глаза нейронные сети радужная оболочка глаза
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.