Search results for: CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (85)

Search results for: CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

  • Zespół Inżynierii Biomedycznej

    Inżynieria biomedyczna stanowi nową interdyscyplinarną dziedzinę wiedzy zlokalizowaną na pograniczu nauk technicznych, medycznych i biologicznych. Według opinii WHO (World Health Organization) można ją zaliczyć do głównych (obok inżynierii genetycznej) czynników decydujących o postępie współczesnej medycyny. Rosnące znaczenie kształcenia w zakresie INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ wynika z faktu, że specjaliści tej dyscypliny są potrzebni...

  • Zespół Sieci Teleinformacyjnych

    Dzisiejsza telekomunikacja przechodzi bardzo szybkie i radykalne zmiany wynikające nie tylko z szybkiego postępu technologicznego ale też z potrzeb społeczeństwa informacyjnego. Informacja stała się dobrem, które ma istotny wpływ na kierunek i szybkość zmian kulturowych i materialnych w globalizującym się świecie. Zatem wyzwania, jakie stoją przed telekomunikacją, a tym samym wobec każdego, kto zajmuje się i planuje działać w tym...

  • Zespół Systemów Multimedialnych

    * technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe

Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (21)

Search results for: CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Other results Pokaż wszystkie wyniki (1759)

Search results for: CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

  • Clothes Detection and Classification Using Convolutional Neural Networks

    Publication

    In this paper we describe development of a computer vision system for accurate detection and classification of clothes for e-commerce images. We present a set of experiments on well established architectures of convolutional neural networks, including Residual networks, SqueezeNet and Single Shot MultiBox Detector (SSD). The clothes detection network was trained and tested on DeepFashion dataset, which contains box annotations...

    Full text to download in external service

  • Performance Analysis of Convolutional Neural Networks on Embedded Systems

    Publication

    - Year 2020

    Machine learning is no longer confined to cloud and high-end server systems and has been successfully deployed on devices that are part of Internet of Things. This paper presents the analysis of performance of convolutional neural networks deployed on an ARM microcontroller. Inference time is measured for different core frequencies, with and without DSP instructions and disabled access to cache. Networks use both real-valued and...

    Full text to download in external service

  • Automatic Breath Analysis System Using Convolutional Neural Networks

    Publication

    Diseases related to the human respiratory system have always been a burden for the entire society. The situation has become particularly difficult now after the outbreak of the COVID-19 pandemic. Even now, however, it is not uncommon for people to consult their doctor too late, after the disease has developed. To protect patients from severe disease, it is recommended that any symptoms disturbing the respiratory system be detected...

    Full text to download in external service

  • Automatic Breath Analysis System Using Convolutional Neural Networks

    Publication

    Diseases related to the human respiratory system have always been a burden for the entire society. The situation has become particularly difficult now after the outbreak of the COVID-19 pandemic. Even now, however, it is common for people to consult their doctor too late, after the disease has developed. To protect patients from severe disease, it is recommended that any symptoms disturbing the respiratory system be detected as...

    Full text to download in external service

  • Recognition of Emotions in Speech Using Convolutional Neural Networks on Different Datasets

    Artificial Neural Network (ANN) models, specifically Convolutional Neural Networks (CNN), were applied to extract emotions based on spectrograms and mel-spectrograms. This study uses spectrograms and mel-spectrograms to investigate which feature extraction method better represents emotions and how big the differences in efficiency are in this context. The conducted studies demonstrated that mel-spectrograms are a better-suited...

    Full text available to download