Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Koziarski, mgr inż.

pracownik inżynieryjno-techniczny

Cyfronet, AGH UST Academic Computer Centre
ACK

Identyfikatory Autora

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

ResearcherID: brak

Scopus: 57190133444

Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 22, z ogólnej liczby 29 publikacji Autora

1
2
3
  • [proceedings, 2019]
  • TytułBreast cancer classification on histopathological images affected by data imbalance using active learning and deep convolutional neural network
    AutorzyBogdan KWOLEK, Michał KOZIARSKI, Andrzej Bukała, Zbigniew Antosz, Bogusław Olborski, Paweł Wąsowicz, Jakub Swadźba, Bogusław CYGANEK
    ŹródłoArtificial 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. — S. 299–312
4
  • [proceedings, 2020]
  • TytułClassification of histopathological images using Scale-Invariant Feature Transform
    AutorzyAndrzej Bukała, Bogusław CYGANEK, Michał KOZIARSKI, Bogdan KWOLEK, Bogusław Olborski, Zbigniew Antosz, Jakub Swadźba, Piotr Sitkowski
    ŹródłoVISIGRAPP 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. — [Lisbon] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, cop. 2020. — S. 506–512
5
6
  • [proceedings, 2019]
  • TytułConvolutional neural network-based classification of histopathological images affected by data imbalance
    AutorzyMichał KOZIARSKI, Bogdan KWOLEK, Bogusław CYGANEK
    ŹródłoVideo 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. — S. 1–11
7
  • [proceedings, 2021]
  • TytułCSMOUTE: Combined Synthetic Oversampling and Undersampling Technique for imbalanced data classification
    AutorzyMichał KOZIARSKI
    ŹródłoIJCNN 2021 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : 18–22 July 2021 : virtual event : proceedings. — Piscataway : IEEE, cop. 2021. — S. [1–8]
8
  • [article, 2024]
  • TytułDiagSet: a dataset for prostate cancer histopathological image classification
    AutorzyMichał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK, Przemysław NIEDZIELA, Bogusław Olborski, Zbigniew Antosz, Marcin Żydak, Bogdan KWOLEK, Paweł Wąsowicz, Andrzej Bukała, Jakub Swadźba, Piotr Sitkowski
    ŹródłoScientific Reports [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2024 vol. 14 art. no. 6780, s. 1–14. — tekst: https://www.nature.com/articles/s41598-024-52183-4.pdf
9
  • [article, 2017]
  • TytułImage recognition with deep neural networks in presence of noise – Dealing with and taking advantage of distortions
    AutorzyMichał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK
    ŹródłoIntegrated Computer-Aided Engineering. — 2017 vol. 24 no. 4, s. 337–349
10
  • [article, 2018]
  • TytułImpact of low resolution on image recognition with deep neural networks: an experimental study
    AutorzyMichał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK
    ŹródłoInternational Journal of Applied Mathematics and Computer Science. — 2018 vol. 28 no. 4, s. 735–744. — tekst: https://www.amcs.uz.zgora.pl/?action=download&pdf=AMCS_2018_28_4_10.pdf
11
  • [proceedings, 2019]
  • TytułMarine snow removal using a fully convolutional 3D neural network combined with an adaptive median filter
    AutorzyMichał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK
    ŹródłoPattern 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. — S. 16–25
12
  • [article, 2022]
  • TytułMulticriteria classifier ensemble learning for imbalanced data
    AutorzyWeronika Węgier, Michał KOZIARSKI, Michał Woźniak
    ŹródłoIEEE Access [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2022 vol. 10, s. 16807–16818. — tekst: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9706443
13
14
15
16
  • [proceedings, 2019]
  • TytułRadial-Based Undersampling algorithm for classification of breast cancer histopathological images affected by data imbalance
    AutorzyMichał KOZIARSKI
    ŹródłoCISP-BMEI 2019 [Dokument elektroniczny] : 2019 12th international Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics : 19–21 October 2019, Huaqiao, China : proceedings / eds. Qingli Li, Lipo Wang. — Piscataway : IEEE, cop. 2019. — S. [1–5]
17
18
19
  • [proceedings, 2021]
  • TytułRB-CCR: Radial-Based Combined Cleaning and Resampling algorithm for imbalanced data classification
    AutorzyMichał KOZIARSKI, Colin Bellinger, Michał Woźniak
    ŹródłoDSAA'2021 [Dokument elektroniczny] : 8th international conference on Data Science and Advanced Analytics : 6–9 October 2021, Porto, Portugal : proceedings. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2021. — S. [1–2]
20
  • [proceedings, 2020]
  • TytułThe choice of feature representation in small-scale MobileNet-based imbalanced image recognition
    AutorzyMichał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK, Kazimierz WIATR
    ŹródłoVISIGRAPP 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. — [Lisbon] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, cop. 2020. — S. 633–638
21
  • [chapter/proceedings paper, 2020]
  • TytułThe impact of distortions on the image recognition with histograms of oriented gradients
    AutorzyAndrzej Bukała, Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK, Osman Nuri Koç, Alperen Kara
    ŹródłoImage 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. — S. 166–178
22
  • [proceedings, 2021]
  • TytułTwo-stage resampling for convolutional neural network training in the imbalanced colorectal cancer image classification
    AutorzyMichał KOZIARSKI
    ŹródłoIJCNN 2021 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : 18–22 July 2021 : virtual event : proceedings. — Piscataway : IEEE, cop. 2021. — S. [1–8]