Enhancing biomechanical machine learning with limited data: generating realistic synthetic posture data using generative artificial intelligence

Objective: Biomechanical Machine Learning (ML) models, particularly deep-learning models, demonstrate the best performance when trained using extensive datasets. However, biomechanical data are frequently limited due to diverse challenges. Effective methods for augmenting data in developing ML model...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Frontiers in bioengineering and biotechnology Ročník 12; s. 1350135
Hlavní autoři: Dindorf, Carlo, Dully, Jonas, Konradi, Jürgen, Wolf, Claudia, Becker, Stephan, Simon, Steven, Huthwelker, Janine, Werthmann, Frederike, Kniepert, Johanna, Drees, Philipp, Betz, Ulrich, Fröhlich, Michael
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Switzerland Frontiers Media SA 14.02.2024
Frontiers Media S.A
Témata:
ISSN:2296-4185, 2296-4185
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.