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

Manylion Llyfryddiaeth
Parent link:Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика/ Томский государственный университет (ТГУ)
№ 51.— 2020.— [С. 72-78]
Prif Awdur: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Awdur Corfforaethol: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Awduron Eraill: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич, Аркалыков Е. У. Ерболат Усенович
Crynodeb: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.
Iaith:Saesneg
Cyhoeddwyd: 2020
Pynciau:
Mynediad Ar-lein:https://doi.org/10.17223/19988605/51/8
Fformat: Electronig Pennod Llyfr
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662453

Eitemau Tebyg