Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 51

Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 51

书目详细资料
Parent link:	Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика/ Томский государственный университет (ТГУ) № 51.— 2020.— [С. 72-78]
主要作者:	Друки А. А. Алексей Алексеевич
企业作者:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
其他作者:	Спицын В. Г. Владимир Григорьевич, Аркалыков Е. У. Ерболат Усенович
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:	электронный ресурс труды учёных ТПУ computer vision artificial neural networks semantic segmentation image processing компьютерное зрение искусственные нейронные сети семантическая сегментация обработка изображений
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

相似书籍

Влияние стратегий аннотации и масштаба входных данных на эффективность семантической сегментации океанических вихрей; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 4, № 2
出版: (2026)

Семантическая сегментация данных дистанционного зондирования Земли при помощи нейросетевых алгоритмов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 329, № 1
出版: (2018)

Семантическая сегментация воздуха в кернах с шумоподавлением и постобработкой; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 2, № 2
由: Волков М. И. Михаил Игоревич
出版: (2024)

Разработка системы технического зрения для сельскохозяйственной техники; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
由: Лошаков К. П.
出版: (2019)

Chest X-ray image segmentation method based on a dilated multiscale U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
由: Wang Yuqian
出版: (2026)

A Cumulative Sums Algorithm for Segmentation of Digital X-ray Images; Journal of Nondestructive Evaluation; Vol. 38
由: Vorobeychikov S. E. Sergey Erikovich
出版: (2019)

Computer-Aided Recognition of Defects in Welded Joints during Visual Inspections Based on Geometric Attributes; Russian Journal of Nondestructive Testing; Vol. 56, iss. 3
由: Muravyov (Murav’ev) S. V. Sergey Vasilyevich
出版: (2020)

Segmentation of brain MRI using an altruistic Harris Hawks’ Optimization algorithm; Knowledge-Based Systems; Vol. 232
出版: (2021)

Near-duplicate image recognition; Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS)
由: Nemirovskiy V. B. Viktor Borisovich
出版: (2014)

Применение многошаговой сегментации для распознавания нечетких дубликатов изображений; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 324, № 5 : Информационные технологии
由: Немировский В. Б. Виктор Борисович
出版: (2014)

Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 55
出版: (2021)

Estimating the efficiency of two algorithms for segmentation of digital radiation images of test objects; Russian Journal of Nondestructive Testing; Vol. 53, iss. 2
出版: (2017)

Boosting Marine Predators Algorithm by Salp Swarm Algorithm for Multilevel Thresholding Image Segmentation; Multimedia Tools and Applications; Vol. 81, iss. 12
出版: (2022)

Quantum marine predators algorithm for addressing multilevel image segmentation; Applied Soft Computing; Vol. 110
出版: (2021)

Convolutional neural networks of the YOLO class in computer vision systems for mobile robotic complexes; Control and Communications (SIBCON-2019)
由: Zoev I. V. Ivan Vladimirovich
出版: (2019)

Recognition Ability of Interval Fusion with Preference Aggregation in Weld Defects Images Analysis; Global trends in Testing, Diagnostics & Inspection for 2030
由: Muravyov (Murav’ev) S. V. Sergey Vasilyevich
出版: (2020)

Three-dimensional room visualization on the basis of two-dimensional pictures; Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS)
由: Tsapko I. V. Irina Valerievna
出版: (2014)

Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных сверточных сетей; Компьютерная оптика; Т. 45, № 6
由: Канаева И. А. Ирина Александровна
出版: (2021)

Handbook of Mathematical Models and Algorithms in Computer Vision and Imaging Mathematical Imaging and Vision /
出版: (2021)

Lung region segmentation based on computer tomographic images; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2
由: Natzina Juanita Francis
出版: (2017)

Research on lung tumor image segmentation algorithm based on U⁃Net; Молодежь и современные информационные технологии
由: Ван Юйцянь
出版: (2025)

Analysis and segmentation of market gadgets for a better night's sleep; Journal of Economics and Social Sciences; № 11
由: Sabirova D. T. Diana Tagirovna
出版: (2017)

Modified Artificial Ecosystem-Based Optimization for Multilevel Thresholding Image Segmentation; Mathematics; Vol. 9, iss. 19
出版: (2021)

Image Converting into Complex Networks : Scale- Level Segmentation Approach; Advances in Computer Science Research; Vol. 72 : Information technologies in Science, Management, Social sphere and Medicine (ITSMSSM 2017)
出版: (2017)

Семантическая сегментация подстилающей поверхности; Инновационные технологии в машиностроении
由: Проскоков А. В. Андрей Владимирович
出版: (2025)

Применение нейросетевых алгоритмов для семантической сегментации спутниковыхснимков поверхности Земли; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 63
由: Друки А. А. Алексей Алексеевич
出版: (2023)

A multi-level thresholding method for breast thermograms analysis using Dragonfly algorithm; Infrared Physics & Technology; Vol. 93
出版: (2019)

An efficient multi-thresholding based COVID-19 CT images segmentation approach using an improved equilibrium optimizer; Biomedical Signal Processing and Control; Vol. 73
出版: (2022)

Improved U-Net deep network for rectal cancer tumour segmentation algorithm; Молодежь и современные информационные технологии
由: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
出版: (2024)

Development of a system for segmentation of natural types of underlying surfaces characteristic for the autumn siberian urban terrain; Молодежь и современные информационные технологии
由: Ott G. V.
出版: (2023)

Система визуализации для обнаружения пожара в видеорядах; Научная визуализация; Т. 13, № 2
出版: (2021)

Bio-inspired Neurocomputing
出版: (2021)

Анализ применения методов машинного обучения в задачах классификации пород на образцах керна; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 9
出版: (2024)

Advances in Deep Learning
由: Wani, M. Arif, et al.
出版: (2020)

Advances in Deep Learning, Volume 2
由: Wani, M. Arif, et al.
出版: (2025)

Pipeline used for segmentation of organs in the human body using medical imaging interaction toolkit (MITK); Молодежь и современные информационные технологии
由: Toro Mohammed Lawa l
出版: (2023)

Concepts and Real-Time Applications of Deep Learning
出版: (2021)

Разработка модели семантической сегментации облаков точек объектов в помещениях; Молодежь и современные информационные технологии
由: Штайн В. А.
出版: (2025)

Метод агрегирования предпочтений при определении пороговых значений яркости для распознавания объектов на оптических изображениях; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 3
由: Нгуен Д. К. Дык Кыонг
出版: (2024)

Research on neural network analysis of MRI images of the brain for the diagnosis of brain diseases; Молодежь и современные информационные технологии
由: Tekere R. Richard
出版: (2025)