Sökning: "Segmentation"

Visar resultat 31 - 35 av 1099 uppsatser innehållade ordet Segmentation.

  1. 31. Developing a Neural Network Model for Semantic Segmentation

    M1-uppsats, KTH/Skolan för kemi, bioteknologi och hälsa (CBH)

    Författare :Ronny Westphal; [2023]
    Nyckelord :Semantic segmentation; neural network; Unity Barracuda; PyTorch; augmented reality; Semantisk segmentering; neurala nätverk; Unity Barracuda; PyTorch; augmenterad verklighet;

    Sammanfattning : This study details the development of a neural network model designed for real-time semantic segmentation, specifically to distinguish sky pixels from other elements within an image. The model is incorporated into a feature for an Augmented Reality application in Unity, leveraging Unity Barracuda—a versatile neural network inference library. LÄS MER

  3. 32. ”Hybridarbete – det bästa som hänt arbetslivet sedan elektriciteten” : En kvalitativ studie om småbarnsföräldrars work-life balance vid hybridarbete

    Kandidat-uppsats, Högskolan i Halmstad/Akademin för hälsa och välfärd

    Författare :Sofia Remison; Vanja Petrovic Lundin; [2023]
    Nyckelord :work-life balance; hybrid work; remote work; teleworking; parents of young children; work-life balance; hybridarbete; distansarbete; småbarnsföräldrar;

    Sammanfattning : Syftet med studien är att undersöka hybridarbetets påverkan på work-life balance utifrån småbarnsföräldrars upplevelse av vad som sker när sfärerna arbetsliv och privatliv flyter samman och gränsdragningarna tenderar att suddas ut. Fokus ligger på att ta reda på hur deltagarna i studien definierar begreppet work-life balance samt vilka potentiella möjligheter och utmaningar det finns med att segmentera respektive integrera sfärerna arbetsliv och privatliv. LÄS MER

  4. 33. Physiology-Guided Machine Learning for Improved Reliability of Non-Invasive Assessment of Pulmonary Hypertension

    Master-uppsats, Linköpings universitet/Avdelningen för medicinsk teknik

    Författare :Frida Hermansson; [2023]
    Nyckelord :Pulmonary Hypertension; pulmonary hypertension; improving; physiological-guided; machine learning; neural networks; NN; artificial neural networks; non-invasive; PH; tricuspid regurgitation; peak tricuspid regurgitation velocity; tricuspid regurgitation velocity; right ventricular systolic pressure; VGG16; Unet; TR-CNN; CNN; pulmonell hypertension; förbättra; fysiologisk-guidning; neurala nätverk; trikuspidal regurgitation; maximal trikuspidal regurgitation; icke-invasivt;

    Sammanfattning : Diagnosing pulmonary hypertension (PH) with right heart catheterization (RHC) is associated with a risk for complications and high expenses, leading to late diagnoses [1]. Transthoracic echocardiography can be used to assess non-invasive indicators for PH such as right ventricular systolic pressure (RVSP), which can be estimated by combining the peak tricuspid regurgitation velocity (TRV) with the estimated right arterial pressure (RAP). LÄS MER

  5. 34. Self-learning for 3D segmentation of medical images from single and few-slice annotation

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Côme Lassarat; [2023]
    Nyckelord :Self-supervised Learning; Segmentation; Medical images; Självövervakad inlärning; segmentering; medicinska bilder;

    Sammanfattning : Training deep-learning networks to segment a particular region of interest (ROI) in 3D medical acquisitions (also called volumes) usually requires annotating a lot of data upstream because of the predominant fully supervised nature of the existing stateof-the-art models. To alleviate this annotation burden for medical experts and the associated cost, leveraging self-learning models, whose strength lies in their ability to be trained with unlabeled data, is a natural and straightforward approach. LÄS MER

  7. 35. Semi-automatic Segmentation & Alignment of Handwritten Historical Text Images with the use of Bayesian Optimisation

    Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Uppsala universitet/Avdelningen Vi3

    Författare :Philip MacCormack; [2023]
    Nyckelord :handwritten text recognition; machine learning; bayesian optimisation; image analysis; segmentation; alignment;

    Sammanfattning : To effortlessly digitise historical documents has risen to be of great interest for some time. Part of the digitisation is what is called annotating of the data. Such data annotations are obtained in a process called alignment which links words in an image to the transcript. LÄS MER