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abd-skin-segmentation · MRE-Lab-UMD

Técnicas de aprendizagem profunda para segmentação de pele em novos conjuntos de dados abdominais. Trabalho realizado no âmbito do processo de desenvolvimento de um sistema robótico autônomo de ultrassom.

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Visão geral

Técnicas de aprendizagem profunda para segmentação de pele em novos conjuntos de dados abdominais. Trabalho realizado no âmbito do processo de desenvolvimento de um sistema robótico autônomo de ultrassom.

Revise o cartão de dados, a modalidade, o esquema, as condições de coleta e a licença específica do conjunto de dados antes de usar. O acesso aos dados e a adequação a uma configuração de treinamento específica precisam de confirmação separada.

Informações do projeto

Mantenedor
MRE-Lab-UMD
Idioma principal
Jupyter Notebook
Licença de código de repositório
Apache-2.0
Licença de peso de modelo
Não registrado
Licença de conjunto de dados
Não registrado
Licença de design de hardware
Não registrado
Manutenção
Não arquivado nos últimos metadados registrados
Último push de repositório observado
2021-04-05

As licenças de código não cobrem automaticamente pesos de modelos, conjuntos de dados ou designs de hardware. Detalhes de licença não registrados requerem confirmação com o editor.

Seções de documentação

  • 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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