Влияние аддитивных помех на качество семантической сегментации снимков деревьев пихты, выполняемой с использованием модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net; Молодежь и современные информационные технологии

Влияние аддитивных помех на качество семантической сегментации снимков деревьев пихты, выполняемой с использованием модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net; Молодежь и современные информационные технологии

Podrobná bibliografie
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 338-342
Hlavní autor:	Булько С. В.
Další autoři:	Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Shrnutí:	Исследуется влияние аддитивного гауссового шума на качество семантической сегментации снимков деревьев пихты сибирской, проводимой с помощью модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net. Показано, что наличие аддитивных шумов на обучающих фрагментах датасета ухудшает качество семантической сегментации тестового снимка Текстовый файл
Jazyk:	ruština
Vydáno:	2025
Témata:	электронный ресурс труды учёных ТПУ беспилотные летательные аппараты семантическая сегментация пихта сибирская аддитивный гауссов шум помехоустойчивость сверточные нейронные сети
On-line přístup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132234
Médium:	MixedMaterials Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681154

Podobné jednotky

Исследование архитектур сверточных нейронных сетей для семантической сегментации снимков деревьев сибирской пихты; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Vydáno: (2023)

Сегментация деревьев пихты на зашумленных снимках с БПЛА с использованием сверточной нейронной сети U-net; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Vydáno: (2024)

Оценка состояния здоровья пораженных деревьев пихты на снимках высокого разрешения с использованием сверточных нейронных сетей с механизмом внимания; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мачука М. К. Р.
Vydáno: (2025)

Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов; Современные технологии, экономика и образование
Autor: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Vydáno: (2019)

Применение сверточной нейронной сети U-Net для сегментации текстовых областей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Vydáno: (2021)

Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Vydáno: (2020)

Детектирование лиц с помощью сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Калиновский И. А. Илья Андреевич
Vydáno: (2013)

Модель полносверточной нейронной сети для семантической сегментации деревьев пихты на изображениях с БПЛА; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мачука М. К. Р.
Vydáno: (2024)

Оптимизация гиперпараметров сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Раднаев Ч. Б.
Vydáno: (2018)

Исследование модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net с робастной функции потерь Хьюбера в условиях зашумленных изображений; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Vydáno: (2025)

Применение различных типов изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Булыгин Д. А.
Vydáno: (2020)

Детектирование трудноразличимых объектов с применением свёрточной нейронной сети YOLO Nan; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Беляев С. И.
Vydáno: (2022)

Применение сверточных нейронных сетей для семантической сегментации изображений результатов капиллярного контроля; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Холичев Д. Д.
Vydáno: (2022)

Анализ эффективности сверточной нейронной сети YOLOV4-CSP при решении задачи мультиклассификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Ткачёв С. А.
Vydáno: (2023)

Применение сверточной нейронной сети для классификации текстов при извлечении признаков на уровне символов; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Журавлев В. Г.
Vydáno: (2019)

Обнаружение очагов стволовых вредителей деревьев пихты при лесопатологическом мониторинге хвойных лесов; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
Autor: Мачука М. К. Р. Мендоса Кристиан Родриго
Vydáno: (2025)

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Имигеев Е. И.
Vydáno: (2018)

Реализация сверточной нейронной сети на архитектуре YOLOv4 с использованием библиотеки PyTorch; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Vydáno: (2021)

Научные основы выращивания посадочного материала в условиях Дальнего Востока учебное пособие для обучающихся по направлению подготовки 35.06.02 лесное хозяйство по направленности (профилю) лесные культуры, селекция, семеноводство
Autor: Гриднев А. Н.
Vydáno: (Уссурийск, Приморский ГАТУ, 2020)

Определение координат центра гауссова пучка с помощью матричного фотоприемника методом взвешивания; Измерительная техника; № 12
Autor: Савченко Е. В.
Vydáno: (2003)

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Маслов К. А.
Vydáno: (2020)

Семантическая сегментация повреждённых деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса; Т. 18, № 1
Vydáno: (2021)

Отличия в оценках амплитуды, фазы и частоты для аналитического и комплексного представлений гауссова радиоимпульса; Измерительная техника; № 6
Autor: Соболев В. С.
Vydáno: (2002)

Мультипликативные помехи от источников вторичного электропитания; Радио; № 2
Autor: Авдонин Д.
Vydáno: (2002)

Обзор методов сегментации медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Шубкин Е. О.
Vydáno: (2021)

Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Денисов В. И.
Vydáno: (2025)

Обучение моделей полносверточных нейронных сетей при решении задачи семантической сегментации снимков поврежденных вредителями хвойных деревьев; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мачука К. Р.
Vydáno: (2023)

Хвойные породы Лабораторный практикум для студентов бакалавриата по направлению подготовки 35.03.01 «Лесное дело», профили «Лесовосстановление, лесоводство и лесоустройство», «Лесное хозяйство», «Лесовосстановление и лесопользование», очной и заочной форм обучения
Autor: Красиков И. И.
Vydáno: (Красноярск, СибГУ им. академика М. Ф. Решетнёва, 2019)

Сегментации автомобильных номерных знаков на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Адаричев В. С.
Vydáno: (2020)

Статистическая физика: вероятностный подход; пер. с англ.
Autor: Лавенда Б. Бернард
Vydáno: (Москва, Мир, 1999)

Разработка нейронной сети для семантической сегментации облаков точек; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Лешин О. Д.
Vydáno: (2022)

Влияние степени затупления ленточных пил на характер рассеивания размеров сечений пиломатериалов; Современные техника и технологии; Т. 1
Autor: Новосельцева И. В.
Vydáno: (2004)

Математические методы оптимизации технологических систем; Прогрессивные технологии и экономика в машиностроении; Т. 2
Autor: Хамидов М. Г.
Vydáno: (2016)

Triply periodic minimal surface structures manufactured by EBM in different approaches; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 1 : Физика
Autor: Khrapov D. Dmitriy
Vydáno: (2022)

Изучение действия ионизирующего излучения на физико - химические свойства диэлектриков. Разработка физико - энергетических основ радиационной химии; Разработка и исследование технологического процесса изготовления печатных плат аддитивным методом: Заключительный отчет о НИР; Проблема 2.6.006; Тема : г/б
Vydáno: (Томск, 1986)

Модель сверточной нейронной сети LeNet5 для обнаружения и классификации объектов воздушного пространства на изображениях; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 2
Autor: Клековкин В. А. Вадим Александрович
Vydáno: (2023)

Разработка алгоритмов семантической сегментации изображений; Интеллектуальная энергетика
Autor: Ильин В. И.
Vydáno: (2024)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Vydáno: (2022)

Криптографические методы защиты информации методические указания
Autor: Кунин Н. Т.
Vydáno: (Москва, РТУ МИРЭА, 2023)

Вероятность битовой ошибки в каналах с различными статистическими свойствами: практикум
Autor: Флаксман А. Г.
Vydáno: (Нижний Новгород, ННГУ им. Н. И. Лобачевского, 2022)