Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods
Parent link: | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика/ Томский государственный университет (ТГУ) № 51.— 2020.— [С. 72-78] |
---|---|
第一著者: | |
その他の著者: | , |
要約: | Заглавие с экрана Текст на английском языке The aim of the work is to develop algorithms that solve the problem of semantic segmentation of images. A convolutional neural network with an original architecture was developed. Performing a software implementation of the algorithm, which allows to build a map of segmented objects of a different class. A comparison of the results of theproposed algorithm with existing analogues is presented. Целью работы является разработка алгоритмов, решающих задачу семантической сегментации изображений. Была разработана сверточная нейронная сеть с оригинальной архитектурой. Выполнена программная реализация алгоритма, позволяющая строить карту из сегментированных объектов. Представлено сравнение результатов, предложенного алгоритма, с существующими аналогами. |
言語: | 英語 |
出版事項: |
2020
|
主題: | |
オンライン・アクセス: | https://doi.org/10.17223/19988605/51/8 |
フォーマット: | 電子媒体 図書の章 |
KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662453 |