?
Object Segmentation Without Labels with Large-Scale Generative Models
P. 10596–10606.
Ключевые слова: image segmentation
В книге
Vol. 139. , PMLR, 2021.
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.
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.
Switzerland: Springer, 2019.
Добавлено: 8 февраля 2020 г.
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.
Cham: Springer, 2018.
Добавлено: 31 октября 2018 г.
Springer, 2018.
Добавлено: 30 октября 2018 г.
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.
Kohli P., Осокин А. А., Jegelka S., , in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2013).: Portland: IEEE, 2013. P. 1971–1978.
Добавлено: 19 октября 2017 г.
Kirillov A., Gavrikov M., Лобачева Е. М. и др., , in: Proceedings of the 27th British Machine Vision Conference.: -, 2016. P. 1–12.
The Shape Boltzmann Machine (SBM) and its multilabel version MSBM have been recently introduced as deep generative models that capture the variations of an object shape. While being more flexible MSBM requires datasets with labeled parts of the objects for training. In the paper we present an algorithm for training MSBM using binary masks of ...
Добавлено: 24 февраля 2017 г.
Лобачева Е. М., Veksler O., Boykov Y., , in: Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Computer Vision.: Los Alamitos, Washington, Tokyo: IEEE Computer Society, 2015. P. 1626–1634.
Добавлено: 1 октября 2015 г.
Кириллов А. Н., Гавриков М. И., Лобачева Е. М. и др., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2015 Т. 19 № 2 С. 75–95
В данной работе рассматриваются модели формы объектов на изображении: бинарная и многоклассовая модели Больцмана. Предлагается новый алгоритм обучения многоклассовой модели формы Больцмана, для применения которого достаточно неполной разметки данных, а именно: бинарной разметки и задания семян, указывающих приближенное расположение частей объектов. ...
Добавлено: 30 сентября 2015 г.
Ветров Д. П., Voronin P., Pattern Recognition and Image Analysis 2013 Vol. 23 No. 2 P. 335–339
Добавлено: 12 июля 2014 г.
Nekrasov K., Laptev D., Ветров Д. П., Pattern Recognition and Image Analysis 2013 Vol. 23 No. 1 P. 1–6
Добавлено: 12 июля 2014 г.
Добавлено: 12 июля 2014 г.
Yangel B. K., Ветров Д. П., Lecture Notes in Computer Science 2013 Vol. 8081 P. 137–150
Добавлено: 12 июля 2014 г.
Борисенко Б. Б., Вестник Казанского технологического университета 2013 № 4 С. 286–291
Исследованы параметры, влияющие на качество восприятия графической информации человеком. Дана оценка таким параметрам с точки зрения внесения искажений при фильтрации. Приведены алгоритмы выделения цветовых и яркостных сегментов. Приведена модель восприятия для измерения визуальной точности воспроизведения, с использованием которой может быть оценено влияние контрастности на восприятие модификации человеком. Предложен подход по выделению областей изображения для внедрения ...
Добавлено: 15 марта 2013 г.