<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Семантична сегментація зображень з викориcтанням згорткових нейронних мереж

Ескіз

Файли

6464.pdf (365,26 KB)

Дата

2019

Автори

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

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

семантична сегментація , згорткова нейронна мережа , DIGITS , PASCAL VOC , semantic segmentation , convolutional neural network , DIGITS , PASCAL VOC

УДК

004.93

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

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.

ISSN

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.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/44642

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2019)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. Long J. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation [ ]: berkeley.edu. : https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf.
  2. 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. .
  3. The PASCAL Visual Object Classes [ ]: robots.ox.ac.uk. : http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/.
  4. NVIDIA-aerial drone dataset [ ]: nvidia.box.com : https://nvidia.box.com/shared/static/ft9cc5yjvrbhkh07wcivu5ji9zola6i1.gz.