|
|
|
|
| LEADER |
02516naa a2200289 c 4500 |
| 001 |
koha001149190 |
| 005 |
20241212174652.0 |
| 007 |
cr | |
| 008 |
241210s2024 ru fs 100 0 rus d |
| 035 |
|
|
|a koha001149190
|
| 040 |
|
|
|a RU-ToGU
|b rus
|c RU-ToGU
|
| 100 |
1 |
|
|a Курков, Михаил Михайлович
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Нейросетевой алгоритм распознавания и классификации черноморского зоопланктона
|c М. М. Курков
|
| 336 |
|
|
|a Текст
|
| 337 |
|
|
|a электронный
|
| 504 |
|
|
|a Библиогр.: 7 назв.
|
| 520 |
3 |
|
|a В данной работе исследуется применение цифровой голографической камеры (DHC) для регистрации численности и видового распределение зоопланктона. В отличие от традиционных методов, DHC обеспечивает детализированный анализ формы, размера и концентрации планктона in situ. Решение проблемы обработки больших объемов данных достигнуто за счет использования нейросетевых алгоритмов, обеспечивающих автоматизацию процессов детекции и классификации. Результаты показывают значительное влияние морфологии зоопланктона на качество работы нейросети в рамках несбалансированного датасета, при схожей точности полнота, входящая в F1, сильно рознится.
|
| 653 |
|
|
|a цифровая голография
|
| 653 |
|
|
|a нейросетевые алгоритмы
|
| 653 |
|
|
|a зоопланктон
|
| 653 |
|
|
|a распознавание
|
| 655 |
|
4 |
|a статьи в сборниках
|
| 773 |
0 |
|
|t Двадцать первая Всероссийская конференция студенческих научно-исследовательских инкубаторов, Томск, 13−17 мая 2024 г. : сборник трудов
|d Томск, 2024
|g С. 91-94
|z 9785936297168
|w koha001147414
|
| 852 |
4 |
|
|a RU-ToGU
|
| 856 |
4 |
|
|u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001149190
|
| 908 |
|
|
|a статья
|
| 999 |
|
|
|c 1149190
|d 1149190
|
