Improved long-short term memory U-Net for image segmentation
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2021
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Advances in signal processing and intelligent recognition systems. 6th International Symposium, SIRS 2020, Chennai, India, October 14-17, 2020, revised selected papers
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
144-154
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Springer
Verlagsort / Veranstaltungsort
Singapore
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
6th International Symposium on Signal Processing and Intelligent Recognition Systems (SIRS 2020)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
14.10.2020
Enddatum der Konferenz
17.10.2020
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-981-16-0424-9
978-981-16-0425-6
978-981-16-0425-6
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Fachlektorat/Editorial Review
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
OLLER, Heide, Rolf DORNBERGER und Thomas HANNE, 2021. Improved long-short term memory U-Net for image segmentation. In: Sabu M. THAMPI, Sri KRISHNAN, Rajesh M. HEGDE, Domenico CIUONZO, Thomas HANNE und Jagadeesh KANNAN R. (Hrsg.), Advances in signal processing and intelligent recognition systems. 6th International Symposium, SIRS 2020, Chennai, India, October 14-17, 2020, revised selected papers. Singapore: Springer. 2021. S. 144–154. ISBN 978-981-16-0424-9. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/43307