Исследование модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net с робастной функции потерь Хьюбера в условиях зашумленных изображений; Молодежь и современные информационные технологии
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 390-395 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Weitere Verfasser: | |
| Zusammenfassung: | 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 |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132243 |
| Format: | Elektronisch Buchkapitel |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681163 |