Podcast
Questions and Answers
Кой модел е постигнал най-висок резултат на теста за точност?
Кой модел е постигнал най-висок резултат на теста за точност?
- CoroNet net
- ResNet-50
- DarkNet-19
- Transfer learning with ResNet50 (correct)
Кой от следните модели има най-висок брой параметри?
Кой от следните модели има най-висок брой параметри?
- Apostolopoulos et al.
- Our Study with AlexNet Model without LHE (correct)
- AlexNet Model with LHE Disk 20
- Transfer learning with MobileNetV2
Кой от следните модели е разработен с Transfer learning?
Кой от следните модели е разработен с Transfer learning?
- COVIDX-Net
- Transfer learning with ResNet50 (correct)
- CoroNet net
- AlexNet Model with LHE Disk 40
Кой модел показва най-ниска точност?
Кой модел показва най-ниска точност?
Кой модел е с най-висок брой тестови изображения?
Кой модел е с най-висок брой тестови изображения?
Каква роля игра подобрението на невронните мрежи в анализа на изображения?
Каква роля игра подобрението на невронните мрежи в анализа на изображения?
Какви са ограниченията на архитектурата CNN при анализа на изображения?
Какви са ограниченията на архитектурата CNN при анализа на изображения?
Какво предлагат новите визуализационни техники за невронни мрежи?
Какво предлагат новите визуализационни техники за невронни мрежи?
Какво е значението на алгоритмите за локализация при рентгенови снимки на гърдите?
Какво е значението на алгоритмите за локализация при рентгенови снимки на гърдите?
Какво обсъждат авторите в сравнение на подходите на дълбокото обучение?
Какво обсъждат авторите в сравнение на подходите на дълбокото обучение?
Какво представлява пикселът в цифровото изображение?
Какво представлява пикселът в цифровото изображение?
Каква е характеристиката на нивата на интензитет на пикселите?
Каква е характеристиката на нивата на интензитет на пикселите?
Какво означава резолюция на цифрово изображение, представена като M x N пиксела?
Какво означава резолюция на цифрово изображение, представена като M x N пиксела?
Кое от следните не е приложение на обработката на изображения?
Кое от следните не е приложение на обработката на изображения?
Кое е вярно за дължината на вълната на светлината?
Кое е вярно за дължината на вълната на светлината?
Какво е целта на обработката на изображения в роботиката?
Какво е целта на обработката на изображения в роботиката?
Кое е основно предизвикателство при обработката на изображения?
Кое е основно предизвикателство при обработката на изображения?
Как се представят цифровите изображения?
Как се представят цифровите изображения?
Каква е формулата за изчисляване на общата точност?
Каква е формулата за изчисляване на общата точност?
Какво представлява термина 'истински положителни' (TP)?
Какво представлява термина 'истински положителни' (TP)?
Кое от следните изразява формулата за прецизност?
Кое от следните изразява формулата за прецизност?
Какво е значение на F1 скор за LHE без диск?
Какво е значение на F1 скор за LHE без диск?
Какво е формулата за изчисляване на F1 скор?
Какво е формулата за изчисляване на F1 скор?
Кое е вярното за резултатите, получени с диск от 40?
Кое е вярното за резултатите, получени с диск от 40?
Какво е значението на термина 'фалшиви положителни' (FP)?
Какво е значението на термина 'фалшиви положителни' (FP)?
Кой от следните случаи е от типа 'фалшиви отрицателни' (FN)?
Кой от следните случаи е от типа 'фалшиви отрицателни' (FN)?
Каква е общата точност при настройка LHE с диск от 20?
Каква е общата точност при настройка LHE с диск от 20?
Каква е основната цел на изследването?
Каква е основната цел на изследването?
Kакво конкретно сегментира CNN в медицинската област?
Kакво конкретно сегментира CNN в медицинската област?
Какво представляват модифицираните хистограмни равновесия?
Какво представляват модифицираните хистограмни равновесия?
Кои страни участват в изследването?
Кои страни участват в изследването?
В коя конференция е представено изследването?
В коя конференция е представено изследването?
Кои области на изследване се свързват с подобряването на CNN?
Кои области на изследване се свързват с подобряването на CNN?
Какво е CNN?
Какво е CNN?
Коя е основната тема на конференцията KES 2023?
Коя е основната тема на конференцията KES 2023?
Какъв тип изображения се анализират с CNN?
Какъв тип изображения се анализират с CNN?
Какво е предназначението на сегментацията в медицинските изображения?
Какво е предназначението на сегментацията в медицинските изображения?
Кога се е състояла конференцията KES?
Кога се е състояла конференцията KES?
Какви резултати се очакват от изследването?
Какви резултати се очакват от изследването?
Кой е основният автор на изследването?
Кой е основният автор на изследването?
Study Notes
Представяне на цифрови изображения
- Цифрово изображение с резолюция М x N пиксела се представя като двумерна матрица.
- Всеки елемент от матрицата е пиксел.
- Нивата на интензитет са L на брой, а всеки пиксел има стойност в interval [0, L - 1].
- Обикновено L е степен на двойката.
- Съседи на пиксел се определят по позиция в матрицата.
- Ключови метрики за оценка на алгоритмите за обработка на изображения:
- Точност: (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
- Recall: TP / (TP + FN)
- Precision: TP / (TP + FP)
- F1 score: 2TP / (2TP + FP + FN)
- True Positive (TP): Брой правилно класифицирани случаи.
- False Positive (FP): Брой неправилно класифицирани случаи.
- True Negative (TN): Брой правилно класифицирани случаи.
- False Negative (FN): Брой неправилно класифицирани случаи.
Modificated Histogram Equalization (MHE)
- MHE се използва за по-добро сегментиране на медицински изображения с помощта на конволюционни невронни мрежи (CNN).
- MHE може да се използва за подобряване на резултатите от CNN.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Този тест разглежда основите на цифровите изображения, техните представяния и оценката на алгоритмите за обработка. Ще научите за метрики като точност, призив и F1 скор, както и за модифицирана хистограмна еквализация. Подходящ е за студенти, интересуващи се от компютърно зрение и обработка на изображения.
