Learning a Model for Shape-Constrained Image Segmentation from Weakly Labeled Data.

Yangel B. K.; D. Vetrov

Публикации

?

Learning a Model for Shape-Constrained Image Segmentation from Weakly Labeled Data.

Lecture Notes in Computer Science. 2013. Vol. 8081. P. 137–150.

Yangel B. K., Ветров Д. П.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: image segmentation markov random field

Non-Contrast Brain CT Images Segmentation Enhancement: Lightweight Pre-Processing Model for Ultra-Early Ischemic Lesion Recognition and Segmentation

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 10 Article 359

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Specialized Non-local Blocks for Recognizing Tumors on Computed Tomography Snapshots of Human Lungs

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Dzestelova A. и др., , in: Proceedings of the 35th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 35.: FRUCT Oy, 2024. P. 659–664.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Lightweight Image Pre-processing Model for Improving Segmentation of Infrared Human Eye Images

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Kotenko E. и др., , in: Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 37.: FRUCT Oy, 2025. P. 271–277.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

On calibration of remote sensing retrievals of ecosystem respiration (Reco) with tower measurements over,Russian forests and wetlands

Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.

Добавлено: 21 августа 2026 г.

Three Algorithms for Merging Hierarchical Navigable Small World Graphs

Пономаренко А. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025.

Добавлено: 30 июля 2026 г.

Growth in noncommutative algebras and entropy in derived categories

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Multilinear nilalgebras and the Jacobian theorem

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Multispectral Remote Information in Forest Research

Пузаченко Ю. Г., Сандлерский Р. Б., Кренке А. Н. и др., Russian Journal of Forest Science 2014 Vol. 7 No. 7 P. 838–854

Предложены подходы к использованию мультиспектральной дистанционной информации в фундаментальных исследованиях пространственно-временной организации биогеоценотического покрова без и с применением наземных полевых измерений. Постулируется, что дистанционные измерения отражают биофизическое состояние биогеоценотического покрова, определяемое процессами поглощения и преобразования солнечной энергии и могут рассматриваться как его свойства. Измерения интерпретируются с позиции термодинамики диссипативных открытых систем. При объединении дистанционной информации ...

Добавлено: 3 сентября 2023 г.

Theoretical and Methodological Substantiation of Boundaries and Integrity in Landscape Cover and Its Components

A. N. Krenke, R. B. Sandlersky, A. S. Baybar и др., Известия РАН. Серия биологическая. 2023 Vol. 50 No. 1 P. S85–S99

Кратко рассмотрены четыре основных модели возникновения границ и, в частном случае, целостности, вытекающих из теории нелинейных динамических систем. На основе фундаментальной теоремы отсчета Котельникова и, соответственно, общей теории информации исследуется характер выделяемой границы, как функции частоты опробования в пространственном ряду с регулярным шагом, и вводится единица измерения “берг” – одно полное колебание на один километр, ...

Добавлено: 2 декабря 2022 г.

Object Segmentation Without Labels with Large-Scale Generative Models

Voynov A., Morozov S., Бабенко А. В., , in: Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021)Vol. 139.: PMLR, 2021. P. 10596–10606.

Добавлено: 27 декабря 2021 г.

Intelligent Data Processing 11th International Conference, IDP 2016, Barcelona, Spain, October 10–14, 2016, Revised Selected Papers

Switzerland: Springer, 2019.

Добавлено: 8 февраля 2020 г.

Pattern Recognition and Image Analysis

Springer, 2019.

Добавлено: 23 сентября 2019 г.

Pollen Grain Recognition Using Convolutional Neural Network

Khanzhina N., Putin E., Filchenkov A. и др., , in: 2018 proceedings of European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2018),Bruges (Belgium), 25-27 April 2018.: ESANN, 2018. P. 409–414.

Добавлено: 21 января 2019 г.

Computer Vision – ECCV 2018. 15th European Conference, Munich, Germany, September 8–14, 2018, Proceedings, Part XII

Cham: Springer, 2018.

Добавлено: 31 октября 2018 г.

15th European Conference, Munich, Germany, September 8-14, 2018, Proceedings

Springer, 2018.

Добавлено: 30 октября 2018 г.

Tree-Serial Parametric Dynamic Programming With Flexible Prior Model For Image Denoising

Фам К. Т., Копылов А. В., Computer Optics 2018 P. 1–8

We consider here image denoising procedures, based on computationally effective tree-serial parametric dynamic programming procedures, different representations of an image lattice by the set of acyclic graphs and non-convex regularization of a new type which allows to flexibly set a priori preferences. Experimental results in image denoising, as well as comparison with related methods, are ...

Добавлено: 21 июля 2018 г.

Perceptually Inspired Layout-Aware Losses for Image Segmentation

Осокин А. А., Kohli P., , in: Lecture Notes in Computer Science. Proceedings of the 13th European Conference on Computer Vision (ECCV 2014)* 2. Vol. 8690.: Zürich: Springer, 2014. P. 663–678.

Добавлено: 19 октября 2017 г.