Исследование устойчивости моделей полносверточных нейронных сетей с робастными функциями потерь к импульсным помехам на изображениях
Исследуется устойчивость моделей полносверточных нейронных сетей mo-u-net, полученных путем использования известных робастных функций потерь (РФП), к импульсным помехам на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфом. Для исследования устойчивости применяются метрики точност...
| Опубликовано в: : | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 73. С. 30-40 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Другие авторы: | |
| Формат: | Статья в журнале |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001274099 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| Итог: | Исследуется устойчивость моделей полносверточных нейронных сетей mo-u-net, полученных путем использования известных робастных функций потерь (РФП), к импульсным помехам на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфом. Для исследования устойчивости применяются метрики точности классификации деревьев IoUc и mIoU. Для исследования моделей создан датасет, фрагменты обучающей выборки которого имеют искусственным образом внесенные импульсные помехи. Анализ результатов исследования каждой из семи моделей показал, что модель с РФП Уэлша является наиболее предпочтительной при работе с зашумленными изображениями. |
|---|---|
| Библиография: | Библиогр.: 16 назв. |
| ISSN: | 1998-8605 |