Podcast Beta
Questions and Answers
Кой модел е постигнал най-висок резултат на теста за точност?
Кой от следните модели има най-висок брой параметри?
Кой от следните модели е разработен с Transfer learning?
Кой модел показва най-ниска точност?
Signup and view all the answers
Кой модел е с най-висок брой тестови изображения?
Signup and view all the answers
Каква роля игра подобрението на невронните мрежи в анализа на изображения?
Signup and view all the answers
Какви са ограниченията на архитектурата CNN при анализа на изображения?
Signup and view all the answers
Какво предлагат новите визуализационни техники за невронни мрежи?
Signup and view all the answers
Какво е значението на алгоритмите за локализация при рентгенови снимки на гърдите?
Signup and view all the answers
Какво обсъждат авторите в сравнение на подходите на дълбокото обучение?
Signup and view all the answers
Какво представлява пикселът в цифровото изображение?
Signup and view all the answers
Каква е характеристиката на нивата на интензитет на пикселите?
Signup and view all the answers
Какво означава резолюция на цифрово изображение, представена като M x N пиксела?
Signup and view all the answers
Кое от следните не е приложение на обработката на изображения?
Signup and view all the answers
Кое е вярно за дължината на вълната на светлината?
Signup and view all the answers
Какво е целта на обработката на изображения в роботиката?
Signup and view all the answers
Кое е основно предизвикателство при обработката на изображения?
Signup and view all the answers
Как се представят цифровите изображения?
Signup and view all the answers
Каква е формулата за изчисляване на общата точност?
Signup and view all the answers
Какво представлява термина 'истински положителни' (TP)?
Signup and view all the answers
Кое от следните изразява формулата за прецизност?
Signup and view all the answers
Какво е значение на F1 скор за LHE без диск?
Signup and view all the answers
Какво е формулата за изчисляване на F1 скор?
Signup and view all the answers
Кое е вярното за резултатите, получени с диск от 40?
Signup and view all the answers
Какво е значението на термина 'фалшиви положителни' (FP)?
Signup and view all the answers
Кой от следните случаи е от типа 'фалшиви отрицателни' (FN)?
Signup and view all the answers
Каква е общата точност при настройка LHE с диск от 20?
Signup and view all the answers
Каква е основната цел на изследването?
Signup and view all the answers
Kакво конкретно сегментира CNN в медицинската област?
Signup and view all the answers
Какво представляват модифицираните хистограмни равновесия?
Signup and view all the answers
Кои страни участват в изследването?
Signup and view all the answers
В коя конференция е представено изследването?
Signup and view all the answers
Кои области на изследване се свързват с подобряването на CNN?
Signup and view all the answers
Какво е CNN?
Signup and view all the answers
Коя е основната тема на конференцията KES 2023?
Signup and view all the answers
Какъв тип изображения се анализират с CNN?
Signup and view all the answers
Какво е предназначението на сегментацията в медицинските изображения?
Signup and view all the answers
Кога се е състояла конференцията KES?
Signup and view all the answers
Какви резултати се очакват от изследването?
Signup and view all the answers
Кой е основният автор на изследването?
Signup and view all the answers
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.