Моделі семантичної сегментації об'єктів міського середовища на цифрових аерофотознімках

Мазур, Ф. Л.

Публікація:
Моделі семантичної сегментації об'єктів міського середовища на цифрових аерофотознімках

dc.contributor.author	Мазур, Ф. Л.
dc.date.accessioned	2021-02-17T18:25:38Z
dc.date.available	2021-02-17T18:25:38Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	Метою атестаційної роботи є дослідження та модифікація моделей семантичної сегментації об’єктів міського середовища з використанням методології глибокого навчання. В ході дослідження проведено аналіз відомих методів для автоматизації виявлення так класифікації об’єктів на цифрових знімках. Встановлено, що методи, які реалізують піксельно-орієнтований підхід доцільно застосовувати для сегментації об’єктів на цифрових знімках через їх більшу точність. В роботі виконано модифікацію моделі U-Net. У модифікованій моделі U-Net була випробувана технологія "battlenack" в поєднанні з технологією «transfer learning» що дозволило зиеншити валідаційну помилку до 7 – 8%.	uk_UA
dc.identifier.citation	Мазур Ф. Л. Моделі семантичної сегментації об'єктів міського середовища на цифрових аерофотознімках: пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Ф. Л. Мазур; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 70 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/14558
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	сегментація	uk_UA
dc.subject	нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	глибоке навчання	uk_UA
dc.subject	цифровий знімок	uk_UA
dc.title	Моделі семантичної сегментації об'єктів міського середовища на цифрових аерофотознімках	uk_UA
dc.title.alternative	Models of Semantic Segmentation of Urban Objects on Digital Aerial Photographs	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication