Отрывок: The models were trained using the Steel Defect Detection dataset [3]. This dataset consists of 12 568 images of defective sheet metal. The dataset contains four classes of defects, and there also exist images without defects. Resolution of images is 1600x256 pixels. This dataset was divided on two sub datasets train and test, in ratio 80:20 accordingly. At the training stage, each image was flipped horizontally or vertically (with a probability of 0.5) and normalize...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorRepin S. S.ru
dc.contributor.authorKupriyanov A. V.ru
dc.coverage.spatialimage segmentationru
dc.coverage.spatialResNetru
dc.coverage.spatialmaterial scienceru
dc.coverage.spatialmetal defectsru
dc.coverage.spatialsmart manufacturingru
dc.coverage.spatialдефекты металлаru
dc.coverage.spatialинтеллектуальное производствоru
dc.coverage.spatialсегментация изображенийru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialматериаловедениеru
dc.creatorRepin S. S., Kupriyanov A. V.ru
dc.date.issued2021ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\466050ru
dc.identifier.citationRepin, S. S. Algorithms based on neural network for segmentation of defects on metal sheet images / S. S. Repin, A. V. Kupriyanov // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 031382.ru
dc.language.isoengru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.].ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021). - Т. 3 : Искусственный интеллект и науки о данныхru
dc.titleAlgorithms based on neural network for segmentation of defects on metal sheet imagesru
dc.typeTextru
dc.citation.spage031382ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartThe models were trained using the Steel Defect Detection dataset [3]. This dataset consists of 12 568 images of defective sheet metal. The dataset contains four classes of defects, and there also exist images without defects. Resolution of images is 1600x256 pixels. This dataset was divided on two sub datasets train and test, in ratio 80:20 accordingly. At the training stage, each image was flipped horizontally or vertically (with a probability of 0.5) and normalize...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
30paper031382.pdf488.8 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.