Модель полносверточной нейронной сети для семантической сегментации деревьев пихты на изображениях с БПЛА; Молодежь и современные информационные технологии
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 62-65 |
|---|---|
| Hovedforfatter: | |
| Summary: | В данной работе представлена модифицированная модель нейронной сети на основе U-Net для классификации деревьев A. Sibirica. Модель включает в себя пакетную нормализацию, сохранение размеров карт признаков и использование остаточных блоков. Доказано, что использование более крупных фрагментов изображения улучшает способность нейронной сети к обобщению, обеспечивая высокую эффективность семантической сегментации Текстовый файл |
| Sprog: | russisk |
| Udgivet: |
2024
|
| Serier: | Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные |
| Fag: | |
| Online adgang: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84758 |
| Format: | Electronisk Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675182 |
| Summary: | В данной работе представлена модифицированная модель нейронной сети на основе U-Net для классификации деревьев A. Sibirica. Модель включает в себя пакетную нормализацию, сохранение размеров карт признаков и использование остаточных блоков. Доказано, что использование более крупных фрагментов изображения улучшает способность нейронной сети к обобщению, обеспечивая высокую эффективность семантической сегментации Текстовый файл |
|---|