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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorГанеева Ю. Х.ru
dc.contributor.authorМясников Е. В.ru
dc.coverage.spatialCNNru
dc.coverage.spatialбиометрическая идентификацияru
dc.coverage.spatialбиометрические изображения глазаru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialрадужная оболочка глазаru
dc.creatorГанеева Ю. Х., Мясников Е. В.ru
dc.date.accessioned2020-08-12 13:05:19-
dc.date.available2020-08-12 13:05:19-
dc.date.issued2020ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\441363ru
dc.identifier.citationГанеева, 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. 57-63ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Segmentaciya-raduzhnoi-obolochki-glaza-na-izobrazhenii-s-pomoshu-svertochnoi-neironnoi-seti-arhitektury-UNet-85245-
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020) : сб. тр. по материалам VI Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 26-29 мая) : в 4 т. - Текru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). - Т. 2 : Обработка изображений и дистанционное зондирование Землиru
dc.titleСегментация радужной оболочки глаза на изображении с помощью сверточной нейронной сети архитектуры U-Netru
dc.typeTextru
dc.citation.epage63ru
dc.citation.spage57ru
dc.citation.volume2ru
dc.textpartБыло 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...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2020_том 2-57-63.pdf599.96 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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