Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods = Алгоритмы семантической сегментации снимков земной поверхности на основе нейронных сетей / А. А. Друки, В. Г. Спицын, Е. У. Аркалыков
Уровень набора: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика / Томский государственный университет (ТГУ)Язык: английский.Страна: Россия.Резюме или реферат: The aim of the work is to develop algorithms that solve the problem of semantic segmentation of images. A convolutional neural network with an original architecture was developed. Performing a software implementation of the algorithm, which allows to build a map of segmented objects of a different class. A comparison of the results of theproposed algorithm with existing analogues is presented.; Целью работы является разработка алгоритмов, решающих задачу семантической сегментации изображений. Была разработана сверточная нейронная сеть с оригинальной архитектурой. Выполнена программная реализация алгоритма, позволяющая строить карту из сегментированных объектов. Представлено сравнение результатов, предложенного алгоритма, с существующими аналогами..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [Библиогр.: 20 назв.].Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | computer vision | artificial neural networks | semantic segmentation | image processing | компьютерное зрение | искусственные нейронные сети | семантическая сегментация | обработка изображений Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайнЗаглавие с экрана
Текст на английском языке
[Библиогр.: 20 назв.]
The aim of the work is to develop algorithms that solve the problem of semantic segmentation of images. A convolutional neural network with an original architecture was developed. Performing a software implementation of the algorithm, which allows to build a map of segmented objects of a different class. A comparison of the results of theproposed algorithm with existing analogues is presented.
Целью работы является разработка алгоритмов, решающих задачу семантической сегментации изображений. Была разработана сверточная нейронная сеть с оригинальной архитектурой. Выполнена программная реализация алгоритма, позволяющая строить карту из сегментированных объектов. Представлено сравнение результатов, предложенного алгоритма, с существующими аналогами.
Для данного заглавия нет комментариев.