|
Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
Исследование применимости сверточной нейронной сети U-Net к задаче сегментации изображений авиационной техники
Д. А. Гавриловab a Институт точной механики и вычислительной техники им. С.А. Лебедева РАН, 119991, Россия, Москва, Ленинский проспект, д. 51
b Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), 141701, Россия, Московская область, г. Долгопрудный, Институтский переулок, д. 9
Аннотация:
В работе проведено исследование применимости сверточной нейронной сети U-Net к задаче сегментации изображений авиационной техники. Метод нейросетевой сегментации изображений основан на реализации Сarvana c архитектурой типа U-Net, для распознавания ориентации использована нейросеть, построенная в открытой нейросетевой библиотеке Keras на основе предобученной нейронной сети VGG16. Рассмотренный подход позволяет осуществлять сегментацию изображений. Результаты проведенных экспериментов показали возможность достаточно точного (0,94 – 0,96) выделения объекта интереса. Полученные бинарные маски позволяют визуально судить о классе самолета, имеющегося на изображении.
Ключевые слова:
техническое зрение, обнаружение, локализация, нейронная сеть, распознавание, обработка изображений.
Поступила в редакцию: 01.09.2020 Принята в печать: 19.04.2021
Образец цитирования:
Д. А. Гаврилов, “Исследование применимости сверточной нейронной сети U-Net к задаче сегментации изображений авиационной техники”, Компьютерная оптика, 45:4 (2021), 575–579
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co942 https://www.mathnet.ru/rus/co/v45/i4/p575
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 144 | PDF полного текста: | 42 | Список литературы: | 13 |
|