Публікація: Моделі семантичної сегментації об'єктів міського середовища на цифрових аерофотознімках
Завантаження...
Дата
2020
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
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%.
Опис
Ключові слова
сегментація, нейронна мережа, глибоке навчання, цифровий знімок, зображення
Бібліографічний опис
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.