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【2h】

Дослідження моделі сегментації зображень з використанням розподілених режимів TensorFlow та згорткової нейронної мережі U-Net

机译：使用Tensorflow分布式模式和U-Net传统神经网络的图像分割模型研究

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作者
С.В. Мінухін;
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年度 2020
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1. E-Res U-Net: An improved U-Net model for segmentation of muscle images [J] . Zhou Junsheng, Lu Yiwen, Tao Siyi, Expert systems with applications . 2021,第Deca期

机译：E-Res U-Net：一种改进的U-Net模型，用于分割肌肉图像
2. Chaining a U-Net With a Residual U-Net for Retinal Blood Vessels Segmentation [J] . Alfonso Francia Gendry, Pedraza Carlos, Aceves Marco, Quality Control, Transactions . 2020,第期

机译：用残留的U-Net链接U-Net，用于视网膜血管分割
3. MSS U-Net: 3D segmentation of kidneys and tumors from CT images with a multi-scale supervised U-Net [J] . Wenshuai Zhao, Dihong Jiang, Jorge Pe?a Queralta, Informatics in Medicine Unlocked . 2020,第3期

机译：MSS U-Net：来自CT图像的3D细分，具有多尺度监督U-Net的CT图像
4. Comparison of tissue segmentation performance between 2D U-Net and 3D U-Net on brain MR Images [C] . Boyeong Woo, Myungeun Lee International Conference on Electronics, Information, and Communication . 2021

机译：脑MR图像2D U-Net和3D U-Net之间组织分割性能的比较
5. Context Sensitive Image Denoising and Enhancement Using U-Nets [D] . Gandhi, Sahaj Tushar. 2020

机译：使用U-Nets的上下文敏感图像去噪和增强
6. RSTensorFlow: GPU Enabled TensorFlow for Deep Learning on Commodity Android Devices [O] . Moustafa Alzantot, Yingnan Wang, Zhengshuang Ren, -1

机译：RSTensorFlow：启用GPU的TensorFlow在商品Android设备上进行深度学习
7. Figure 10: Samples of our proposed segmentation method and U-Net results, where (A–F) represent the original skin lesion images, (G–L) represent the groundtruth images, (M–R) are our method’s results, and (S–X) depict the U-Net results. [O] . -1

机译：图10：我们所提出的分段方法和U-NET结果的样本，其中（A-F）代表原始的皮肤病变图像（G-L）表示地面图像，（M-R）是我们的方法的结果，（ S-X）描绘了U-Net结果。

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