Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 51
| Parent link: | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика/ Томский государственный университет (ТГУ) № 51.— 2020.— [С. 72-78] |
|---|---|
| 主要作者: | |
| 企业作者: | |
| 其他作者: | , |
| 总结: | 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. |
| 语言: | 英语 |
| 出版: |
2020
|
| 主题: | |
| 在线阅读: | https://doi.org/10.17223/19988605/51/8 |
| 格式: | 电子 本书章节 |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662453 |