Объемные обои: фотообои | Купить объемные обои на стену с доставкой в интернет-магазине «Топ Фотообои»

Содержание

3D обои — лучшее решение для Вашего интерьера

Если вы решили быстро изменить ваш интерьер — фотообои то что вам нужно. 3D фотообои позволяют визуально расширить пространство Вашего дома и придать объёмный эффект стенам. Качественно выполненные 3д фотообои смотрятся весьма реалистично, но напечатать такие обои в обычной типографии и надеяться на «уау» эффект не приходится.

Для печати таких фотообоев нужно специальное оборудование и краски (желательно экологичные латексные), только тогда тиснение выглядит реалистично и объемно. Не менее важным является подгонка стыков, ведь ничто так не портит впечатления как не совпадающий узор или неровный край.

Теперь давайте перейдем непосредственно к выбору рисунка. Основными подкатегориями в тематике 3д обоев являются:

Фотообои с 3д цветами. Объемные розы, орхидеи, тюльпаны с ярко выраженной тенью прекрасно подойдут в спальню.
3д фотообои природа. Зачастую используются не только объемные элементы, но и перспектива, что расширяет пространство и будет удачным решением для маленьких квартир.

3д фигуры. Подходят в основном для гостиных, 3д кубы или сферы подобранный по цвету к интерьеру, подчеркнут изысканный вкус хозяина и будут смотреться очень современно.

Наиболее популярными заслуженно считаются фотообои с 3D цветами, и действительно объемные лепестки роз или орхидей падающие со стены смотрятся очень эффектно. Конечно, прежде чем приступить к выбору изображение нужно определиться с цветовой гаммой. Не подбирайте фотообои под текстиль — это не практично, лучше всего сочетать обои с цветом стен или мебели.

Посмотреть каталог 3D фотообоев можно здесь. Компания ЭкоПринт предлагает Вашему вниманию более 1000 изображений с объемными элементами. Изображения высокого разрешения, сделанные нашими дизайнерами, украсят Ваш дом и добавят изюминку.

Почему стоит заказать фотообои 3D именно у компании ЭкоПринт

ассортимент выбора изображений Вас непременно порадует;
яркая, четкая и безопасная технология печати HP Latex;
большой выбор текстур на любой вкус. Венеция, штукатурка, песок, холст и многие другие;
срок изготовления не больше 2 дней.

Фотообои с 3д эффектом позволяют заменить гипсовые панели, монтаж которых, как и сами панели, стоит очень не дешево. Кроме того их выбор очень ограничен, в отличии от обоев.

Поклейка таких обоев не составит труда людям, которые хоть раз клеили обычные рулонные обои. Выставляется с помощью уровня вертикаль и клеится первое полотно (все полотна пронумерованы), далее в стык приклеиваются остальные полотна. Клей наносится только на стену, излишки на стыках убираются губкой.

Вот и все хитрости, будем рады если посетите наш сайт, там Вы сможет задать вопросы менеджеру, а также посмотреть наши работы.

Объемные обои для стен

Фотообои известны довольно давно. Но современное качество полиграфии позволило повысить и качество фотообоев. Теперь появилась возможность сделать фотообои с 3D эффектом.

Сначала 3D печать большого формата применялась для оформления торговых комплексов и развлекательных зон. Но открывшиеся декоративные возможности заставили дизайнеров обратить более пристальный взгляд на новый отделочный материал. Теперь эти возможности с успехом применяются дизайнерами для декорации различных помещений, в том числе, и жилых.

Если вы ищите для своего интерьера яркий и запоминающийся элемент декора — то современные объемные обои для стен, создающие имитацию объема и перспективы, — подходящее решение.

Фотообои 3D представляют собой широкоформатную печать. Изготавливают их в соответствии со всеми санитарными нормами.

Фотообои имеют класс пожаробезопасности, соответствующий требованиям для подобных отделочных материалов. Материалы, применяемые для изготовления фотообоев, не токсичны и являются безопасными для применения во всех жилых помещениях, в том числе, и в детских учреждениях.
Фотообои довольно износоустойчивы. И прослужат долго, даже если их использовать в местах с высокой проходимостью и нагрузкой — в коридорах, на кухнях.
Фотообои легко мыть. Уход за стенами с такими обоями займет у вас немного времени — просто протрите их влажной тряпкой. Можно использовать не агрессивные моющие средства.

Разновидности 3D фотообоев

Одиночные

Представляют собой законченную композицию сравнительно небольшого формата. Это может быть, например, изображение окна с открывающимся за ним чудесным видом. Такой вид фотообоев очень хорошо подходит для помещений, в которых, по каким-то причинам, нет естественных окон. Одиночные фотообои с подходящим сюжетом могут быть обрамлены в раму и выглядеть как картина.

Стандартные

Такой тип фотообоев предполагает оклеивание обоями всей плоскости стены. Использование объемного эффекта таких обоев позволяет оптически увеличить небольшое помещение. Чаще всего, на таких обоях представлен абстрактный геометрический рисунок.

Если вы выбрали такой тип объемных обоев, то не обязательно оклеивать ими все помещение. Их можно использовать на одной или двух смежных стенах. Таким образом, на контрасте с более спокойной отделкой остальных стен визуальный эффект объемных обоев только усилится. Выделите такими обоями основную зону в комнате.

Панорамные

Эти обои также предназначены для целой стены, но рисунок их состоит не из повторяющихся узоров, а представляет собой законченную композицию. На них изображают пейзажи, архитектурные достопримечательности, кадры из кино и другие сюжеты. Такие обои так же хороши, как доминанта интерьера, с более спокойной основной отделкой.

Флуоресцентные фотообои

На таких обоях помимо изображения нанесена специальная флуоресцентная краска, которая может повторять контур рисунка или дополнительно выделять какие-то части рисунка. Например, на панораме ночного города могут быть этой краской окрашены окна.

Днем такие обои ни чем не отличаются от обычных, а ночью флуоресцентная краска начинает мягко светиться, и в окнах домов на панораме города загорается свет. Светящиеся обои с подходящими рисунками отлично подойдут для детской комнаты.

Светодиодные обои

Если быть точным, это уже не совсем обои. Скорее, это светодиодная панель, которая не просто излучает свет, но и может менять световой рисунок по мановению вашей руки. Кстати, светодиодные обои могут служить не только в качестве финишной отделки стен, но и как дополнительный светильник.

Как можно использовать объемные обои для стен

Обои с эффектом объема можно использовать в помещениях самого различного назначения. В гостиной и детской, в кухне и спальне. А так же в ванной комнате. Необходимо только знать чувство меры и использовать такой мощный декоративный элемент в оформлении сообразно всей концепции дизайна интерьера.

Очень стильно выглядят черно-белые изображения. Для таких обоев подойдет нейтральная, в светлой гамме, отделка всех остальных поверхностей. Отличным дополнением в таком интерьере станут не многочисленные яркие цветовые пятна — красные диванные подушки, например. Для детской комнаты могут хорошо подойти изображения сказочных персонажей. Всегда удачными будут фотографии природы. Это могут быть пейзажные виды или объекты макросъемки.

Если комната небольшая, то объемные обои для стен с перспективной панорамой помогут зрительно расширить пространство. Неожиданным и дерзким элементом отделки комнаты станет фотография Большого каньона или Ниагарского водопада — хорошо сделанная фотография и умело подобранные к пропорциям помещения фотообои с таким рисунком дадут ощущение пропасти, разверзшейся прямо у вашего дивана.

Объемные обои с 3Д рисунком можно использовать не только для стен, но и для декорации потолка. Традиционными изображениями для потолка являются фотографии неба — ночного звездного, которое может быть дополнено светодиодами, или летнего голубого неба с облаками.

Но, если это укладывается в идею, воплощенную в интерьере, на потолке может быть и вода. На пример, фотография из глубины воды вверх, солнцем, пробивающимся через толщу воды и морскими обитателями. Обои с объемным рисунком при использовании их на потолке и правильно подобранном освещении могут помочь в комнатах с низкими потолками. С помощью 3D изображения на потолке можно создать совершенно необычайный вид в обычной комнате.

Как правильно наклеить 3D обои

Для наклеивания обоев с 3D рисунком используют такой же клей, как для обычных виниловых обоев. Процесс наклеивания фотообоев такой же, как при работе с обычными обоями. Но надо соблюдать идеальную точность при совмещении рисунка, если рисунок составлен из нескольких полотен. Такую же тщательность надо проявить при подготовке поверхности стены. Если стена не будет ровной, то дефекты поверхности могут испортить рисунок.

Если объемные обои для стен, выполненные в полиграфическом исполнении, за счет качества фотографии и полиграфии создают только эффект объема и перспективы, то обои в технике линкруст на самом деле являются объемными. Линкруст (так же встречается название линкруста) был изобретен англичанином Фредериком Уолтоном в 1877 году.

Этот материал (в оригинале) представляет собой льняную ткань, на которую нанесен рельефный узор из массы, приготовленной на основе масла и наполнителя — древесной или пробковой муки. Это и дало название материалу: linum — лен, и crusta — рельеф.

Поверхность линкруста может не однократно окрашиваться. Современный линкруст изготавливается на основе синтетических смол и наполнителей. Линкруст использован даже для отделки Букингемского дворца. Благодаря современным материалам, рельеф на линкрусте может значительной высоты, и это может быть действительно объемными обоями.

Использование фотообоев с эффектом объема или рельефных обоев в технике линкруст может радикально изменить интерьер вашего дома, придав ему неповторимую индивидуальность. Вы сможете создать стильный и запоминающийся интерьер.

3D обои объемные белые квадраты настенное покрытие художественная роспись

3D обои Объемные белые квадраты Фотообои Художественное панно на флизелиновой основе

**************************************** ***************************************

РУКОВОДСТВО ПО РАЗМЕРАМ:

Образец — 20″x8″ | 50×20 см
XS — 38″x25″ | 100х65 см

**************************************************** *************************

НАШИ ПОСТОЯННЫЕ ОБОИ:

— Обои на флизелиновой основе.
— Наносится стандартным обойным клеем/клеем
— Для печати мы используем экологически чистую краску.
— Безопасен для вас и ваших близких, не имеет запаха.
— Изображение не выгорает со временем и на солнце.
— Обои влагостойкие.
— Поверхность обоев не гладкая, а фактурная (более 5 различных вариантов текстур).
— Убедитесь, что поверхность стены правильно подготовлена. Она должна быть твердой, сухой, чистой, гладкой и влагопоглощающей.
— Клей НЕ входит в заказ.

Наши обои на флизелиновой основе придают вашей стене качественное оживление. Дом вашей мечты станет реальностью благодаря новым проектам. Искусство всегда будет в вашей жизни с нашей продукцией.

Экологичные качественные материалы без вреда для окружающей среды и вашего здоровья, последние тенденции, приятные детали придут в ваш дом.

******************************************************* ************************

Изображения приведены только для иллюстрации. Пожалуйста, обратитесь к размерам для вашего помещения.
Оттенки цвета могут отличаться в зависимости от настроек и цветопередачи экрана вашего ПК или телефона. Фотообои
создадут в вашей квартире современную атмосферу. Декор вашего дома станет уютным и стильным.

******************************************************* ***********************

СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ:

— Если вам нужен нестандартный размер.
— Если вы хотите изменить цвет.
— Если у вас есть какие-либо вопросы для получения дополнительной информации.
— Если у вас возникли проблемы с заказом. О любых дефектах необходимо сообщать немедленно, с подтверждением фотографий.

А мы будем рады помочь! Мы работаем, чтобы каждый клиент остался доволен на 100%!

******************************************************* **********************

ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О НАШЕЙ ПРОДУКЦИИ:

• Мы используем экологически чистые и нетоксичные материалы! Для печати мы используем краски, устойчивые к воде, солнечному свету и механическим повреждениям. Технология абсолютно безопасна и неопасна как для взрослых, так и для маленьких детей. Мы заботимся о здоровье и безопасности наших клиентов.
• Мы гарантируем только самое высокое качество! У вас будет отличный цвет даже в мельчайших деталях.
• Все, что вам нужно, это найти место на стене, где наши обои будут радовать вас.
• Товар упакован в прочный деревянный ящик соответствующего размера – это позволяет свести к минимуму повреждения и надежно доставить товар в любое место назначения.
• Информация для отслеживания будет предоставлена, как только мы отправим ваш заказ.
• Если вы не нашли в нашем магазине подходящее для вас фотообои — вы можете заказать изготовление фотообои на заказ.
• Мы изготавливаем обои на заказ по размеру, цвету и тематике.
• Мы очень гибкие — мы любим воплощать мечты в реальность, поэтому возможно изготовление по индивидуальному заказу.

******************************************************* ************************

ДОСТАВКА:

• Мы подготовим ваш заказ как можно быстрее, обычно в течение 1-3 рабочих дней с даты завершен платеж.
• Бесплатная доставка — сроки доставки могут варьироваться от 14 до 28 дней.
• Экспресс-доставка — 7-14 дней. Оплатить экспресс-доставку можно при оформлении заказа.
• Все наши отправления застрахованы, вы можете не беспокоиться о своей покупке.
• Если доставка осуществляется до или во время больших праздников, доставка может занять немного больше времени. Наш совет — заказывайте заранее для своевременной доставки!
• Возврат товара за счет покупателя!

******************************************************* *************************

Мы готовы помочь Вам сделать помещение уникальным и неповторимым! Здесь вы найдете дизайн, который отражает вашу жизнь — https://www.etsy.com/shop/DECORANCEwallpaper

Если вы хотите разнообразить интерьер модульными картинами — можете посетить еще один наш магазин, где мы продаем картины на холсте
https://www.etsy.com/shop/DECORANCE

Индивидуальная реконструкция изображений объемной компьютерной томографии из одной проекции с помощью глубокого обучения

«>
Кандес, Э. Дж., Ромберг, Дж. К. и Тао, Т. Стабильное восстановление сигнала при неполных и неточных измерениях. Комм. Чистое приложение Мат. 59 , 1207–1223 (2006).
Артикул Google Scholar
Лустиг, М., Донохо, Д. и Поли, Дж. М. Разреженная МРТ: применение сжатого зондирования для быстрой МРТ-визуализации. Маг. Резон. Мед. 58 , 1182–1195 (2007).
Артикул Google Scholar
Сидки, Э. Ю. и Пан, X. Реконструкция изображения в круговой конусно-лучевой компьютерной томографии с помощью ограниченной минимизации полной вариации. Физ. Мед. биол. 53 , 4777–4807 (2008).
Артикул Google Scholar
Чен, Г. Х., Тан, Дж. и Ленг, С. Предыдущее изображение с ограниченным сжатием (PICCS): метод точной реконструкции динамических КТ-изображений из наборов проекционных данных с высокой степенью дискретизации. Мед. физ. 35 , 660–663 (2008).
Артикул Google Scholar
Ю, Х. и Ван, Г. Томография внутренних органов на основе сжатого зондирования. Физ. Мед. биол. 54 , 2791–2805 (2009).
Артикул Google Scholar
Чой, К., Ван, Дж., Чжу, Л., Сух, Т.С., Бойд, С. и Син, Л. Реконструкция конусно-лучевой компьютерной томографии на основе сжатого зондирования с методом первого порядка. Мед. физ. 37 , 5113–5125 (2010).
Артикул Google Scholar
Фесслер, Дж. А. и Роджерс, В. Л. Свойства пространственного разрешения реконструкции изображений с уменьшенным правдоподобием: пространственно-инвариантные томографы. IEEE Trans. Процесс изображения 5 , 1346–1358 (1996).
Артикул КАС Google Scholar
«>
Ji, S., Xue, Y. & Carin, L. Байесовское измерение сжатия. IEEE Trans. Сигнальный процесс. 56 , 2346–2356 (2008).
Артикул Google Scholar
Engl, H.W., Hanke, M. & Neubauer, A. Регуляризация обратных задач , Vol. 375 (Springer Science & Business Media, 1996).
Стейман, Дж. В. и Фесслер, Дж. А. Регуляризация свойств однородного пространственного разрешения при реконструкции изображений с уменьшенным правдоподобием. IEEE Trans. Мед. Imaging 19 , 601–615 (2000).
Артикул КАС Google Scholar
Цзян М. и Ван Г. Исследования сходимости итерационных алгоритмов реконструкции изображений. IEEE Trans. Мед. Imaging 22 , 569–579 (2003).
Артикул Google Scholar
«>
Wang, J., Li, T., Lu, H. & Liang, Z. Взвешенный подход наименьших квадратов к уменьшению шума синограммы и реконструкции изображения для низкодозовой рентгеновской компьютерной томографии. IEEE Trans. Мед. Визуализация 25 , 1272–1283 (2006).
Артикул Google Scholar
Сюй, К. и др. Реконструкция низкодозовой рентгеновской КТ с помощью изучения словаря. IEEE Trans. Мед. Изображение 31 , 1682–1697 (2012 г.).
Артикул Google Scholar
Preiswerk, F. et al. Гибридные МРТ-УЗИ и визуализация в режиме реального времени без использования сканера. Маг. Резон. Мед. 78 , 897–908 (2017).
Артикул КАС Google Scholar
Чжу, Б., Лю, Дж. З., Коли, С. Ф., Розен, Б. Р. и Розен, М. С. Реконструкция изображения с помощью многообразного обучения с преобразованием домена. Природа 555 , 487–492 (2018).
Артикул КАС Google Scholar
Henzler, P., Rasche, V., Ropinski, T. & Ritschel, T. Томография с одним изображением: 3D-объемы из 2D-рентгеновских снимков черепа. Компьютерный график. Форум 37 , 377–388 (2018).
Артикул Google Scholar
Монтойя, Дж. К., Чжан, К., Ли, К. и Чен, Г. Объемные разведывательные КТ-изображения, реконструированные из обычных рентгенографических локализаторов с двумя проекциями с использованием глубокого обучения. В проц. Медицинская визуализация SPIE 2019: Физика медицинской визуализации (ред. Шмидт, Т.Г. и др.) 1094825 (SPIE, 2019).
Nomura, Y., Xu, Q., Shirato, H., Shimizu, S. & Xing, L. Коррекция рассеяния в проекционной области для конусно-лучевой компьютерной томографии с использованием остаточной сверточной нейронной сети. Мед. физ. 46 , 3142–3155 (2019).
ПабМед Google Scholar
Ву, Ю. и др. Включение предыдущих знаний с помощью объемной глубокой остаточной сети для оптимизации реконструкции МРТ с разреженной выборкой. Маг. Резон. Изображение https://doi.org/10.1016/j.mri.2019.03.012 (2019).
Eslami, S.A. et al. Нейронное представление сцены и рендеринг. Наука 360 , 1204–1210 (2018).
Артикул КАС Google Scholar
ЛеКун Ю., Бенжио Ю. и Хинтон Г. Глубокое обучение. Природа 521 , 436–444 (2015).
Артикул КАС Google Scholar
Шмидхубер, Дж. Глубокое обучение в нейронных сетях: обзор. Нейронная сеть. 61 , 85–117 (2015).
Артикул Google Scholar
«>
Крижевский А., Суцкевер И. и Хинтон Г. Э. Классификация Imagenet с глубокими свёрточными нейронными сетями. В Proc 25th Conf. о достижениях в области систем обработки нейронной информации (под редакцией Перейры, Ф. и др.) 1097–1105 (NIPS, 2012).
Симонян К. и Зиссерман А. Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений. В проц. 3-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2015).
Шен, Л., Юнг, С., Хоффман, Дж., Мори, Г. и Фей-Фей, Л. Масштабирование распознавания взаимодействия человека и объекта с помощью обучения с нуля. Зимняя конференция 2018 г. по приложениям компьютерного зрения 1568–1576 (IEEE, 2018).
Чен, К., Сефф, А., Корнхаузер, А. и Сяо, Дж. Глубокое вождение: возможности обучения для прямого восприятия при автономном вождении. Международная конференция по компьютерному зрению 2015 г. 2722–2730 (IEEE, 2015).
Коллоберт Р. и Уэстон Дж. Унифицированная архитектура для обработки естественного языка: глубокие нейронные сети с многозадачным обучением. В проц. 25-я Международная конференция по машинному обучению (редакторы Коэн, В. и др.) 160–167 (ACM, 2008).
Ибрагимов Б., Тоеска Д., Чанг Д., Кунг А. и Син Л. Разработка глубокой нейронной сети для индивидуального прогнозирования гепатобилиарной токсичности после SBRT печени. Мед. физ. 45 , 4763–4774 (2018).
Артикул Google Scholar
Поплин Р. и др. Прогнозирование сердечно-сосудистых факторов риска по фотографиям глазного дна сетчатки с помощью глубокого обучения. Нац. Биомед. англ. 2 , 158–164 (2018).
Артикул Google Scholar
Эстева А. и др. Классификация рака кожи на уровне дерматологов с глубокими нейронными сетями. Природа 542 , 115–118 (2017).
Артикул КАС Google Scholar
Гульшан В. и др. Разработка и валидация алгоритма глубокого обучения для выявления диабетической ретинопатии на фотографиях глазного дна сетчатки. JAMA 316 , 2402–2410 (2016).
Артикул Google Scholar
Тинг, Д. С. В. и др. Разработка и проверка системы глубокого обучения для диабетической ретинопатии и связанных с ней заболеваний глаз с использованием изображений сетчатки многоэтнических групп населения с диабетом. JAMA 318 , 2211–2223 (2017).
Артикул Google Scholar
Лю, Ф. и др. Глубокая сверточная нейронная сеть и трехмерный деформируемый подход для сегментации тканей в скелетно-мышечной магнитно-резонансной томографии. Маг. Резон. Мед. 79 , 2379–2391 (2018).
Артикул Google Scholar
Zhao, W. et al. Включение информации изображений из слоев глубокой нейронной сети в лучевую терапию под визуальным контролем (IGRT). Радиотер. Онкол. 140 , 167–174 (2019).
Артикул Google Scholar
Лю, Ф., Фэн, Л. и Кижовски, Р. MANTIS: Модельно-дополненная нейронная сеть с некогерентной выборкой в k-пространстве для эффективного сопоставления параметров mr. Маг. Резон. Мед. 82 , 174–188 (2019).
Артикул Google Scholar
Чжао В. и др. Локализация цели безмаркерной опухоли поджелудочной железы благодаря глубокому обучению. Междунар. Дж. Радиат. Онкол. биол. физ. 105 , 432–439 (2019).
Артикул Google Scholar
«>
Ху-Чанг, С. и др. Глубокие сверточные нейронные сети для компьютерного обнаружения: архитектуры CNN, характеристики набора данных и трансферное обучение. IEEE Trans. Мед. Imaging 35 , 1285–1298 (2016).
Артикул Google Scholar
Ван дер Маатен Л. и Хинтон Г. Визуализация данных с использованием t -SNE. Дж. Маха. Учиться. Рез. 9 , 2579–2605 (2008).
Google Scholar
Пейпернот, Н., Макдэниел, П. и Гудфеллоу, И. Переносимость в машинном обучении: от явлений к атакам черного ящика с использованием враждебных образцов. Препринт на https://arxiv.org/abs/1605.07277 (2016).
Эйкхольт, К. и др. Надежные атаки физического мира на визуальную классификацию глубокого обучения. В Проц. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов 1625–1634 (IEEE, 2018).
Метцен, Дж. Х., Геневейн, Т., Фишер, В. и Бишофф, Б. Об обнаружении враждебных возмущений. В проц. 5-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2017).
Ли, К., Ли, Х., Ли, К. и Шин, Дж. Обучение классификаторов с доверительной калибровкой для обнаружения образцов вне распределения. В проц. 6-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2018).
Ахтар, Н. и Миан, А. Угроза состязательных атак на глубокое обучение в компьютерном зрении: обзор. IEEE Access 6 , 14410–14430 (2018 г.).
Артикул Google Scholar
Ли, К., Ли, К., Ли, Х. и Шин, Дж. Простая унифицированная структура для обнаружения не распространяемых образцов и атак злоумышленников. В проц. 31-я конференция по достижениям в области нейронных систем обработки информации (под редакцией Бенджо, С. и др.) 7167–7177 (NIPS, 2018).
Су, Дж., Варгас, Д.В. и Сакураи, К. Атака одним пикселем для обмана глубоких нейронных сетей. IEEE транс. Эволюция. вычисл. 23 , 828–841 (2019).
Артикул Google Scholar
Юань, X., Хэ, П., Чжу, Q. и Ли, X. Состязательные примеры: атаки и защита для глубокого обучения. IEEE Trans. Нейронная сеть. Учиться. Сист. 30 , 2805–2824 (2019).
Артикул Google Scholar
Хинтон Г. Э. и Салахутдинов Р. Р. Уменьшение размерности данных с помощью нейронных сетей. Наука 313 , 504–507 (2006).
Артикул КАС Google Scholar
Хе, К., Чжан, X., Рен, С. и Сун, Дж. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В Проц. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов 770–778 (IEEE, 2016).
Иоффе С. и Сегеди К. Пакетная нормализация: ускорение обучения глубокой сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига. В проц. 32-я Международная конференция по машинному обучению , Vol. 37 , 448–456 (JMLR, 2015).
Nair, V. & Hinton, G. E. Ректифицированные линейные блоки улучшают ограниченные машины Больцмана. В проц. 27-я Международная конференция по машинному обучению 807–814 (ICML, 2010).
Изола, П., Чжу, Дж.-Ю., Чжоу, Т. и Эфрос, А. Преобразование изображения в изображение с помощью условных состязательных сетей. В проц. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов 1125–1134 (IEEE, 2017).
Пашке, А. и др. Автоматическая дифференциация в pytorch. В проц. 30-я конференция по достижениям в области нейронных систем обработки информации Autodiff. Семинар (НИПС, 2017).
Кингма, Д. П. и Ба, Дж. Адам: Метод стохастической оптимизации. В проц. 3-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2015).
Ван З., Бовик А.С., Шейх Х.Р. и Симончелли Е.П. Оценка качества изображения: от видимости ошибок до структурного сходства. IEEE Trans. Image Process 13 , 600–612 (2004).
Артикул Google Scholar
Ли, Р. и др. Реконструкция объемного изображения в реальном времени и трехмерная локализация опухоли на основе одного рентгеновского проекционного изображения для лучевой терапии рака легких. Мед. физ. 37 , 2822–2826 (2010).
Артикул Google Scholar
Ли, Р. и др. Трехмерная локализация опухоли с помощью объемной рентгеновской визуализации в реальном времени для лучевой терапии рака легких.