Исследование модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net с робастной функции потерь Хьюбера в условиях зашумленных изображений
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–17 апреля 2025 г., Томск/ под ред. А. С. Беляева. С. 390-395.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2025.— conference_tpu-2025-C04.pdf |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | |
| Summary: | Исследуется эффективность модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net при наличии импульсных помех на изображениях. Модель обучается с применением робастной функции потерь (РФП) Хьюбера при решении задачи попиксельной классификации зашумленных помехами изображений пораженных деревьев пихты. Результаты исследований позволили рекомендовать РФП Хьюбера к использованию при обучении этой модели для работы с зашумленными изображениями Текстовый файл |
| Published: |
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132243 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681163 |