Logo BSU

  1. Электронная библиотека БГУ
  2. Механико-математический факультет
  3. НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ МЕХАНИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА
  4. Материалы конференций механико-математического факультета
  5. 2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации
Даты публикации Авторы Заглавия Темы
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/335096
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorЖемойтяк, Н. П.
dc.contributor.authorЛаврова, О. А.
dc.date.accessioned2025-09-30T08:43:15Z-
dc.date.available2025-09-30T08:43:15Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationТрансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации : материалы ІІ Междунар. науч.-практ. конф., Респ. Беларусь, Минск, 22–24 апр. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: Н. В. Бровка (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 193-197.
dc.identifier.isbn978-985-881-796-1
dc.identifier.isbn978-985-881-798-5 (ч. 2)
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/335096-
dc.descriptionРаздел VI. Исследования молодых ученых: актуальные проблемы и направления
dc.description.abstractВ работе сравниваются два подхода сегментации биологических клеток двух целевых классов на малом наборе данных. Первый подход (сегментация с дообучением) заключается в обучении общей модели для сегментации клеток на общедоступных данных (один общий класс) и последующей корректировке весов сети. Во втором подходе (сегментация с классификацией) используется вышеуказанная общая модель в сочетании с моделью классификации фрагмента изображения с единой клеткой
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : БГУ
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Биология
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.titleСегментация и классификация биологических клеток методами машинного обучения
dc.title.alternativeSegmentation and classification of biological cells by machine learning methods / N. P. Zhamaitsiak, O. A. Lavrova
dc.typeconference paper
dc.description.alternativeThis paper compares two approaches for segmenting biological cells of two target classes on a small dataset. The first approach (segmentation with pre-training) consists of training a general model for cell segmentation on publicly available data (one general class) and then adjusting the weights of networks. The second approach (segmentation with classification) uses the above mentioned general model combined with a single cell image region classification model
Располагается в коллекциях:2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
193-197.pdf562,97 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.