Исследование модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net с робастной функции потерь Хьюбера в условиях зашумленных изображений

গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন
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
প্রধান লেখক: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
অন্যান্য লেখক: Канаева И. А. (727)
সংক্ষিপ্ত: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
ভাষা:রুশ
প্রকাশিত: 2025
বিষয়গুলি:
অনলাইন ব্যবহার করুন:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132243
বিন্যাস: বৈদ্যুতিক গ্রন্থের অধ্যায়
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681163

অনুরূপ উপাদানগুলি