Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Koziarski, mgr inż.

pracownik inżynieryjno-techniczny

Akademickie Centrum Komputerowe ,,Cyfronet'' AGH
ACK, Akademickie Centrum Komputerowe ,,Cyfronet'' AGH


Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0001-7707-9640 połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: 57190133444





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 21, z ogólnej liczby 28 publikacji Autora


1
2
3
  • Breast cancer classification on histopathological images affected by data imbalance using active learning and deep convolutional neural network / Bogdan KWOLEK, Michał KOZIARSKI, Andrzej Bukała, Zbigniew Antosz, Bogusław Olborski, Paweł Wąsowicz, Jakub Swadźba, Bogusław CYGANEK // W: Artificial neural networks and machine learning - ICANN 2019 : workshop and special sessions : 28th International Conference on Artificial Neural Networks : Munich, Germany, September 17–19, 2019 : proceedings / eds. Igor V. Tetko, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2019. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; 11731). — ISBN: 978-3-030-30492-8 ; e-ISBN: 978-3-030-30493-5. — S. 299–312. — Bibliogr. s. 311–312, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-09-09. — B. Kwolek, M. Koziarski, B. Cyganek - dod. afiliacja: Diagnostyka Consilio, Łódź. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-30493-5_31.pdf

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-30493-5_31

4
  • Classification of histopathological images using Scale-Invariant Feature Transform / Andrzej Bukała, Bogusław CYGANEK, Michał KOZIARSKI, Bogdan KWOLEK, Bogusław Olborski, Zbigniew Antosz, Jakub Swadźba, Piotr Sitkowski // W: VISIGRAPP 2020 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 15th international joint conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. Vol. 5, VISAPP / eds. Giovanni Maria Farinella, Petia Radeva, Jose Braz. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Lisbon] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, cop. 2020. — (VISIGRAPP ; ISSN 2184-5921). — e-ISBN: 978-989-758-402-2. — S. 506–512. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=RQMsu2LDZEI=&t=1 [2020-03-30]. — Bibliogr. s. 511–512, Abstr.. — Dostęp po zalogowaniu. — B. Cyganek, M. Koziarski, B. Kwolek - pierwsza afiliacja: Diagnostyka Consilio, Łódź

  • keywords: machine learning, computer vision, classification, SIFT, histopathology

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5220/0009163405060512

5
6
  • Convolutional neural network-based classification of histopathological images affected by data imbalance / Michał KOZIARSKI, Bogdan KWOLEK, Bogusław CYGANEK // W: Video analytics : Face and Facial Expression Recognition : third international workshop, FFER 2018 and second international workshop, DLPR 2018 : Beijing, China, August 20, 2018 : revised selected papers / (eds.) Xiang Bai [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2019. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 11264. Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics). — ISBN: 978-3-030-12176-1 ; e-ISBN: 978-3-030-12177-8. — S. 1–11. — Bibliogr. s. 11, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-01-19. — tekst: https://link-1springer-1com-10000484e005f.wbg2.bg.agh.edu.pl/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-12177-8_1.pdf

  • keywords: convolutional neural network, data imbalance, histopathological image classification

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-12177-8_1

7
  • CSMOUTE: Combined Synthetic Oversampling and Undersampling Technique for imbalanced data classification / Michał KOZIARSKI // W: IJCNN 2021 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : 18–22 July 2021 : virtual event : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2021. — (Proceedings of ... International Joint Conference on Neural Networks ; ISSN 2161-4393). — Dod. ISBN: 978-1-6654-4597-9. — e-ISBN: 978-1-6654-3900-8. — S. [1–8]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [8], Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-09-20. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047eo0063.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9533415

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN52387.2021.9533415

8
  • Image recognition with deep neural networks in presence of noise – Dealing with and taking advantage of distortions / Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK // Integrated Computer-Aided Engineering ; ISSN 1069-2509. — 2017 vol. 24 no. 4, s. 337–349. — Bibliogr. s. 348–349, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2017-09-05

  • keywords: noise, image recognition, convolutional neural networks, deep neural networks, image denoising, regularization

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3233/ICA-170551

9
10
  • Marine snow removal using a fully convolutional 3D neural network combined with an adaptive median filter / Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK // W: Pattern recognition and information forensics : ICPR 2018 international workshops, CVAUI, IWCF, and MIPPSNA : Beijing, China, August 20–24, 2018 : revised selected papers / eds. Zhaoxiang Zhang, [et al.]. — Switzerland : Springer, cop. 2019. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 11188. Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics). — ISBN: 978-3-030-05791-6 ; e-ISBN: 978-3-030-05792-3. — S. 16–25. — Bibliogr. s. 24–25, Abstr.. — tekst: https://link-1springer-1com-10000486z0008.wbg2.bg.agh.edu.pl/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-05792-3_2.pdf

  • keywords: deep neural networks, median filtering, marine snow removal, underwater image processing

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-05792-3_2

11
12
13
14
15
16
17
18
19
  • The choice of feature representation in small-scale MobileNet-based imbalanced image recognition / Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK, Kazimierz WIATR // W: VISIGRAPP 2020 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 15th international joint conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. Vol. 4, VISAPP / eds. Giovanni Maria Farinella, Petia Radeva, Jose Braz. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Lisbon] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, cop. 2020. — (VISIGRAPP ; ISSN 2184-5921). — e-ISBN: 978-989-758-402-2. — S. 633–638. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=aYEWvtHtdgQ=&t=1 [2020-03-30]. — Bibliogr. s. 638, Abstr.. — Dostęp po zalogowaniu. — M. Koziarski - pierwsza afiliacja: AGH University of Science and Technology ; B. Cyganek, K. Wiatr - dod. afiliacja: Academic Computer Center Cyfronet AGH

  • keywords: convolutional neural networks, MobileNet, feature representation, imbalanced data classification, small scale image recognition

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5220/0009357206330638

20
  • The impact of distortions on the image recognition with histograms of oriented gradients / Andrzej Bukała, Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK, Osman Nuri Koç, Alperen Kara // W: Image Processing and Communications : techniques, algorithms and applications : [IP&C 2019 : international conference : 11-13.09.2019, Bydgoszcz] / eds. Michał Choraś, Ryszard S. Choraś. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, 2020. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 1062). — ISBN: 978-3-030-31253-4 ; e-ISBN: 978-3-030-31254-1. — S. 166–178. — Bibliogr., Abstr.

  • keywords: machine learning, image processing, denoising, sparse features

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-31254-1_21

21
  • Two-stage resampling for convolutional neural network training in the imbalanced colorectal cancer image classification / Michał KOZIARSKI // W: IJCNN 2021 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : 18–22 July 2021 : virtual event : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2021. — (Proceedings of ... International Joint Conference on Neural Networks ; ISSN 2161-4393). — Dod. ISBN: 978-1-6654-4597-9. — e-ISBN: 978-1-6654-3900-8. — S. [1–8]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 7–8, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-09-20. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047eo0063.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9533998

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN52387.2021.9533998