ResNet50 transfer learning

MRI Сүрөттөрүндө Мээ Шишиктерин CNN ResNet50 менен Классификациялоо жана Божомолдоо: MATLAB Колдонмосу

Бул иш мээнин Magnetic Resonance Imaging (MRI) сүрөттөрүн glioma, meningioma, pituitary tumor жана шишик жок сүрөт болуп төрт класска бөлүү үчүн алдын ала үйрөтүлгөн ResNet50 архитектурасына негизделген Convolutional Neural Network (CNN) жана transfer learning ыкмасын MATLAB чөйрөсүндө колдонот.

Бул сайтта кукилерге уруксат берүү тажрыйбаңызды жакшыртат. Куки саясаты

MRI Сүрөттөрүндө Мээ Шишиктерин CNN ResNet50 менен Классификациялоо жана Божомолдоо: MATLAB Колдонмосу

Kharkhul Khaany Balgas Аймагындагы Буддалык Ибадатканалардын Курулуш Материалдарын Археометриялык Изилдөө

Кичине Клеткалуу Эмес Өпкө Рагында Предиктивдүү Иммуногистохимия – Биомаркерлер, Коштоочу Диагностика жана Молекулалык Тесттер: Баяндоочу Сереп

Жээк жана Ачык Океан Суларындагы Жеринде Бөлүкчөлүү Органикалык Көмүртек, Азот жана Фосфор Концентрацияларынын Глобалдык Жыйнагы

3,4-Дибромо- жана 3,4-Дииодо-1,2,5-Тиадиазолдордун Синтези, Спектроскопиялык Изилдөөсү, Рентгендик Анализи жана Түзүлүшү