Сегментация деревьев пихты на зашумленных снимках с БПЛА с использованием сверточной нейронной сети U-net; Молодежь и современные информационные технологии
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 164-169 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Summary: | Решается задача сегментации зашумленных снимков крон пораженных уссурийским полиграфом деревьев пихты сибирской с помощью модифицированной модели сверточной нейронной сети (СНС) U-Net. Исследуется эффективность этой модели СНС при сегментации зашумленных снимков в случаях использования робастной функции потерь Коши и функции потерь Focal Loss. Выявлена зависимость точности классификации от амплитуды выбросов на зашумленных снимках для каждой из функций потерь Текстовый файл |
| Language: | Russian |
| Published: |
2024
|
| Series: | Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84816 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675371 |
| Summary: | Решается задача сегментации зашумленных снимков крон пораженных уссурийским полиграфом деревьев пихты сибирской с помощью модифицированной модели сверточной нейронной сети (СНС) U-Net. Исследуется эффективность этой модели СНС при сегментации зашумленных снимков в случаях использования робастной функции потерь Коши и функции потерь Focal Loss. Выявлена зависимость точности классификации от амплитуды выбросов на зашумленных снимках для каждой из функций потерь Текстовый файл |
|---|