ResNet

Amaya Rodríguez, Isabel; Civit Masot, Javier; Luna Perejón, Francisco; Durán López, Lourdes; Rakhlin, Alexander; Nikolenko, Sergey; Kondo, Satoshi; Laiz, Pablo; Vitriá, Jordi; Seguí, Santi; Brandao, Patrick

doi:10.1007/978-3-030-64340-9_12

Capítulo de Libro

dc.contributor.editor	Bernal, Jorge	es
dc.contributor.editor	Histace, Aymeric	es
dc.creator	Amaya Rodríguez, Isabel	es
dc.creator	Civit Masot, Javier	es
dc.creator	Luna Perejón, Francisco	es
dc.creator	Durán López, Lourdes	es
dc.creator	Rakhlin, Alexander	es
dc.creator	Nikolenko, Sergey	es
dc.creator	Kondo, Satoshi	es
dc.creator	Laiz, Pablo	es
dc.creator	Vitriá, Jordi	es
dc.creator	Seguí, Santi	es
dc.creator	Brandao, Patrick	es
dc.date.accessioned	2022-07-20T09:57:07Z
dc.date.available	2022-07-20T09:57:07Z
dc.date.issued	2021
dc.identifier.citation	Amaya Rodríguez, I., Civit Masot, J.,...,Brandao, P. (2021). ResNet. En J. Bernal, A. Histace (Ed.), Computer-Aided Analysis of Gastrointestinal Videos (pp. 99-114). Cham, Switzerland: Springer.
dc.identifier.isbn	978-3-030-64339-3	es
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/11441/135635
dc.description.abstract	In this chapter, all groups have used Residual Network (ResNet) (He et al. 2016) as part of different architectures with the purpose of solving the GIANA challenge. In some cases like RTC-ATC group ResNet-50 was used as a layer in Faster Convolutional Neural Network (FCNN) in order to build an automated recognition system to detect the presence of polyps in colonoscopy images.	es
dc.format	application/pdf	es
dc.format.extent	16	es
dc.language.iso	eng	es
dc.publisher	Springer	es
dc.relation.ispartof	Computer-Aided Analysis of Gastrointestinal Videos	es
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.title	ResNet	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/bookPart	es
dcterms.identifier	https://ror.org/03yxnpp24
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/submittedVersion	es
dc.rights.accessRights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es
dc.contributor.affiliation	Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores	es
dc.relation.publisherversion	https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-64340-9_12	es
dc.identifier.doi	10.1007/978-3-030-64340-9_12	es
dc.contributor.group	Universidad de Sevilla. TEP-108: Robótica y Tecnología de Computadores	es
dc.publication.initialPage	99	es
dc.publication.endPage	114	es
dc.relation.publicationplace	Cham, Switzerland	es

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