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: | Малкин, Артем Юрьевич |
| Другие авторы: | Марков, Николай Григорьевич |
| 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 |
Похожие документы
- Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках
-
Сегментация дефектов дорожного полотна на основе нейросетевого ансамбля
по: Канаева, Ирина Александровна -
Автоматическая сегментация текстурированных изображений на основе локальных распределений характеристик
по: Губанов, Петр Владимирович -
An automatic visual flora - segmentation and classification of flower images [PhD thesis]
по: Nilsback, Maria-Elena
Публикация: (2009) -
Причины и последствия 7 видов потерь на производстве
по: Бабурина, Юлия Александровна
