Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods

Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods

Bibliographic Details
Parent link:	Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика/ Томский государственный университет (ТГУ) № 51.— 2020.— [С. 72-78]
Main Author:	Друки А. А. Алексей Алексеевич
Corporate Author:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Other Authors:	Спицын В. Г. Владимир Григорьевич, Аркалыков Е. У. Ерболат Усенович
Summary:	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.
Published:	2020
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ computer vision artificial neural networks semantic segmentation image processing компьютерное зрение искусственные нейронные сети семантическая сегментация обработка изображений
Online Access:	https://doi.org/10.17223/19988605/51/8
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662453

Internet

https://doi.org/10.17223/19988605/51/8