An active-learning based training-schedule for biomedical image segmentation on deep neural networks
This thesis is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science and Engineering, 2021.
Автори: | Hassan, Mehadi, Das, Shemonto, Dipu, Shoaib Ahmed |
---|---|
Інші автори: | Majumdar, Mahbubul Alam |
Формат: | Дисертація |
Мова: | en_US |
Опубліковано: |
Brac University
2021
|
Предмети: | |
Онлайн доступ: | http://hdl.handle.net/10361/14809 |
Схожі ресурси
-
Image segmentation of X-Ray and optical images using U-Net/UNet++ based deep learning architecture
за авторством: Sharma, Tanmoyee, та інші
Опубліковано: (2021) -
Exploring deep features: deeper fully convolutional neural network for image segmentation
за авторством: Kamran, Sharif Amit, та інші
Опубліковано: (2017) -
3D Brain image segmentation using 3D tiled convolution neural networks
за авторством: Haque, Md Mahibul, та інші
Опубліковано: (2024) -
A comparison of deep learning U‐Net architectures for semantic segmentation on panoramic X-ray images
за авторством: Bin Mushfiq, Rahil, та інші
Опубліковано: (2024) -
Kidney Disease detection and classification from CT Images using Watershed Segmentation and Deep Learning.
за авторством: Hossain, Mohammad Sakib, та інші
Опубліковано: (2023)