Temat: data augmentation - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Generalizing clustering inferenceswith ml augmentation ofordinal survey data
Autorzy:: Kumar, Bhupendera
Kumar, Rajeev
Data publikacji:: 2024
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: survey research
ordinal data
data augmentation
clustering
unification
generalization; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Mixup (sample pairing) can improve the performance of deep segmentation networks
Autorzy:: Isaksson, Lars J.
Summers, Paul
Raimondi, Sara
Gandini, Sara
Bhalerao, Abhir
Marvaso, Giulia
Petralia, Giuseppe
Pepa, Matteo
Jereczek-Fossa, Barbara A.
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:: magnetic resonance imaging
segmentation
prostate
data augmentation
mixup; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Defect Detection Using Deep Learning-Based YOLOv3 in Cross-Sectional Image of Additive Manufacturing
Autorzy:: Choi, Byungjoo
Choi, Yongjun
Lee, Moon-Gu
Kim, Jung-Sub
Lee, Sang-Won
Jeon, Yongho
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: additive manufacturing
deposition defect
data augmentation
YOLOv3
object detection; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Towards textual data augmentation for neural networks: synonyms and maximum loss
Autorzy:: Jungiewicz, Michał
Smywiński-Pohl, Aleksander
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: deep learning
data augmentation
neural networks
natural language processing
sentence classification; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Data augmentation for haar cascade based automobile detection
Autorzy:: Pawełczyk, M.
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz. Przemysłowy Instytut Motoryzacji
Tematy:: automobile detection
object detection
Haar cascade
data augmentation
kaskady klasyfikatorów Haara
detekcja
objekt; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Parkinson’s disease classificationbased onstacked denoising autoencoder
Autorzy:: Sukanya, P.
Srinivasa Rao, B.
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: Parkinson’s disease
brain
data augmentation
classification
stacked denoising autoencode
Improved Pigeon-Inspired Optimization (IPIO)
IPIO; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Conditional generative adversarial network based data augmentation for fault diagnosis of diesel engines applied with infrared thermography and deep convolutional neural network
Autorzy:: Wang, Rongcai
Jia, Xisheng
Liu, Zichang
Dong, Enzhi
Li, Siyu
Cheng, Zhonghua
Data publikacji:: 2024
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:: diesel engines
data augmentation
conditional generative adversarial network
infrared thermography
deep convolutional neural network
fault diagnosis; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Metody zwiększania ilości danych termowizyjnych w uczeniu maszynowym
Methods of Increasing the Amount of Thermal Imaging Data in Machine Learning
Autorzy:: Sadzyński, Piotr
Data publikacji:: 2024
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: augmentacja danych
konwolucyjne sieci neuronowe
głębokie uczenie
obrazowanie w podczerwieni
wykrywanie obiektów
pomiary
wizja komputerowa
przetwarzanie obrazu
rozpoznawanie obiektów
data augmentation
convolutional neural nets
deep learning
infrared imaging
object detection
measurement
computer vision
image processing
object recognition; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Informacja