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example robot data · Gepetto
Esempio Robot Data raccoglie modelli URDF di robot per benchmark ed esempi.
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abd-skin-segmentation · MRE-Lab-UMD
Tecniche di deep learning per la segmentazione della pelle su un nuovo set di dati addominali. Lavoro condotto come parte del processo di sviluppo di un sistema ecografico robotizzato autonomo.
Panoramica
Tecniche di deep learning per la segmentazione della pelle su un nuovo set di dati addominali. Lavoro condotto come parte del processo di sviluppo di un sistema ecografico robotizzato autonomo.
Esaminare la scheda dati, l'incarnazione, lo schema, le condizioni di raccolta e la licenza specifica del set di dati prima dell'uso. L'accesso ai dati e l'idoneità per una particolare configurazione di allenamento richiedono una conferma separata.
Informazioni sul progetto
- Manutentore
- MRE-Lab-UMD
- Lingua primaria
- Jupyter Notebook
- Licenza del codice del repository
- Apache-2.0
- Licenza in base al peso del modello
- Non registrato
- Licenza del set di dati
- Non registrato
- Licenza di progettazione hardware
- Non registrato
- Manutenzione
- Non archiviato negli ultimi metadati registrati
- Ultimo push del repository osservato
- 2021-04-05
Le licenze del codice non coprono automaticamente i pesi dei modelli, i set di dati o le progettazioni hardware. I dettagli della licenza non registrati richiedono la conferma con l'editore.
Sezioni di documentazione
- Deep Learning Techniques for Skin Segmentation on Novel Abdominal Dataset
- Introduction
- Robotic abdominal ultrasound system with the camera view of the abdominal region, and the corresponding segmented skin mask.
- Information on Abdominal Skin Dataset
- Sample pictures of the abdominal dataset depicting different skin color intensities and body complexions.
- Improved segmentation results with the use of our proposed Abdominal dataset using U-Net. From left to right in columns: original image, ground truth, segmentation with the Abdominal dataset, and segmentation without the Abdominal dataset.
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