Wyniki wyszukiwania dla: cnn - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: cnn

Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (22)

Wyniki wyszukiwania dla: cnn

  • Zespół Systemów Multimedialnych

    Potencjał Badawczy

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

  • Zespół Systemów Multimedialnych

    Potencjał Badawczy

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

  • Zespół Inżynierii Biomedycznej

    Potencjał Badawczy

    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...

Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (1)

Wyniki wyszukiwania dla: cnn

Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (70)

Wyniki wyszukiwania dla: cnn

  • A CNN based coronavirus disease prediction system for chest X-rays

    Publikacja
    • U. Hafeez
    • M. Umer
    • A. Hameed
    • H. Mustafa
    • A. Sohaib
    • M. Nappi
    • H. Madni

    - Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing - Rok 2023

    Coronavirus disease (COVID-19) proliferated globally in early 2020, causing existential dread in the whole world. Radiography is crucial in the clinical staging and diagnosis of COVID-19 and offers high potential to improve healthcare plans for tackling the pandemic. However high variations in infection characteristics and low contrast between normal and infected regions pose great challenges in preparing radiological reports....

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Robust Object Detection with Multi-input Multi-output Faster R-CNN

    Publikacja

    Recent years have seen impressive progress in visual recognition on many benchmarks, however, generalization to the out-of-distribution setting remains a significant challenge. A state-of-the-art method for robust visual recognition is model ensembling. However, recently it was shown that similarly competitive results could be achieved with a much smaller cost, by using multi-input multi-output architecture (MIMO). In this work,...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Robust Object Detection with Multi-input Multi-output Faster R-CNN

    Publikacja

    Recent years have seen impressive progress in visual recognition on many benchmarks, however, generalization to the out-of-distribution setting remains a significant challenge. A state-of-the-art method for robust visual recognition is model ensembling. However, recently it was shown that similarly competitive results could be achieved with a much smaller cost, by using multi-input multi-output architecture (MIMO). In this work,...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Computer-Aided Detection of Hypertensive Retinopathy Using Depth-Wise Separable CNN

    Publikacja
    • I. Qureshi
    • Q. Abbas
    • J. Yan
    • A. Hussain
    • K. Shaheed
    • A. R. Baig

    - Applied Sciences-Basel - Rok 2022

    Hypertensive retinopathy (HR) is a retinal disorder, linked to high blood pressure. The incidence of HR-eye illness is directly related to the severity and duration of hypertension. It is critical to identify and analyze HR at an early stage to avoid blindness. There are presently only a few computer-aided systems (CADx) designed to recognize HR. Instead, those systems concentrated on collecting features from many retinopathy-related...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Deep CNN based decision support system for detection and assessing the stage of diabetic retinopathy

    Publikacja

    - Rok 2018

    The diabetic retinopathy is a disease caused by long-standing diabetes. Lack of effective treatment can lead to vision impairment and even irreversible blindness. The disease can be diagnosed by examining digital color fundus photographs of retina. In this paper we propose deep learning approach to automated diabetic retinopathy screening. Deep convolutional neural networks (CNN) - the most popular kind of deep learning algorithms...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym