Семантична сегментація зображень з викориcтанням згорткових нейронних мереж
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
В статті проведено дослідження семантичної сегментації зображень з використанням згорткових нейронних мереж та середовища DIGITS. Для досліджень використані бази зображень PASCAL VOC та
In this article investigates the semantic segmentation of images using spinel neural networks and the DIGITS environment. The research uses the PASCAL VOC and NVIDIA-Aerial Drone Dataset images databases. As a result of the training, the probability of segmentation was achieved in 83% and 99% respectively..
In this article investigates the semantic segmentation of images using spinel neural networks and the DIGITS environment. The research uses the PASCAL VOC and NVIDIA-Aerial Drone Dataset images databases. As a result of the training, the probability of segmentation was achieved in 83% and 99% respectively..
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Бездітний М. В. Семантична сегментація зображень з викориcтанням згорткових нейронних мереж [Електронний ресурс] / М. В. Бездітний // Тези доповідей Всеукраїнської науково-практичної Інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих науковців «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи» (МН-2019), м. Вінниця, 11-30 травня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2019/paper/view/6464.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Long J. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation [ ]: berkeley.edu. : https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf.
- Badrinarayanan V. Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for robust semantic pixel-wise labelling [ ] / V. Badrinarayanan, A. Handa, and R. Cipolla // arXiv: 1511.00561, 2015. - : https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf. 3. NVIDIA DIGITS [ ] : https://developer.nvidia.com/digits. .
- The PASCAL Visual Object Classes [ ]: robots.ox.ac.uk. : http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/.
- NVIDIA-aerial drone dataset [ ]: nvidia.box.com : https://nvidia.box.com/shared/static/ft9cc5yjvrbhkh07wcivu5ji9zola6i1.gz.