-
1Academic Journal
المصدر: Volume: 10, Issue: 3 535-547 ; 2667-8055 ; Konya Journal of Engineering Sciences ; Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi
مصطلحات موضوعية: Pre-trained networks, Deep learning, Disease classification, Olive leaf, Ön-eğitimli ağlar, Derin öğrenme, Hastalık sınıflandırma, Zeytin yaprağı, Mühendislik, Engineering
وصف الملف: application/pdf
Relation: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2272351; https://dergipark.org.tr/tr/pub/konjes/issue/72418/1078358
-
2
المصدر: Volume: 10, Issue: 3 535-547
Konya Journal of Engineering Sciences
Konya Mühendislik Bilimleri Dergisiمصطلحات موضوعية: Pre-trained networks, Deep learning, Disease classification, Olive leaf, Engineering, Mühendislik, Ön-eğitimli ağlar, Derin öğrenme, Hastalık sınıflandırma, Zeytin yaprağı
وصف الملف: application/pdf
-
3
المؤلفون: Emir, Büşra
المساهمون: Öner, K. Setenay, ESOGÜ, Sağlık Bilimleri Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, TR232054, ESOGÜ, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik, Öner, Kevser Setenay, Biyoistatistik Anabilim Dalı
مصطلحات موضوعية: Bioistatistics, Derin Öğrenme, Biostatistics, En Büyük Olabilirlik Yöntemi, QUANEW, Lojit Model, Sınırlandırılmış Veri, Deep Learning, NMSIMP, Maximum Likelihood Estimation Method, Logit model, Parameter estimation, Tobit Model, Görüntü Sınıflandırma, NRRIDG, TRUREG, Probit Model, Inceptionv3, Ön-eğitimli Ağlar, Image Classification, Possibility, Sansürlü Veri, Biyoistatistik, Convolutional Neural Networks, 2 Aşamalı Heckman Tahmin Yöntemi, Censored Data, Estimation methods, NEWRAP, DBLDOG, Pre-Trained Networks, CONGRA, Truncated Data, Parameters, Konvolüsyonel Sinir Ağları, Censored data, Logit Model, VGG16, Fundus İmages, Tobit model, Heckman Two Step Model, Fundus Görüntüleri, ResNet50
وصف الملف: application/pdf
-
4Dissertation/ Thesis
المؤلفون: Emir, Büşra
المساهمون: Öner, K. Setenay, ESOGÜ, Sağlık Bilimleri Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı
مصطلحات موضوعية: Görüntü Sınıflandırma, Fundus Görüntüleri, Derin Öğrenme, Konvolüsyonel Sinir Ağları, Ön-eğitimli Ağlar, Inceptionv3, VGG16, ResNet50, Image Classification, Fundus İmages, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Pre-Trained Networks
Relation: http://hdl.handle.net/11684/3628
الاتاحة: http://hdl.handle.net/11684/3628
-
5
المؤلفون: Serin, Zafer
المساهمون: Dandıl, Emre
مصطلحات موضوعية: InceptionV3, Histopatolojik Görüntü, Xception, DenseNet, Meme Kanseri, Derin Sinir Ağları, Sınıflandırma, Ön-Eğitimli Ağlar, ResNet
وصف الملف: application/pdf