Отрывок: 1а) при детектировании объектов (рис. 1б) и семантической сегментации (рис 1в) 3. Описание эксперимента и результаты В рамках представленного подхода фрагмент сети U-Net, соответствующий шифровальщика был дополнен классификатором из последовательности полно-связных слоев и обучен на изображениях трещин в бетоне (Surface Cracks Detection Database, Kaggle). Фрагмент сети U-Net, реализующий функции ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorДементьев В. Е.ru
dc.contributor.authorГапонова М. А.ru
dc.contributor.authorСуетин М. Н.ru
dc.coverage.spatialкоэффициент Серенсенаru
dc.coverage.spatialизображения стальных конструкцийru
dc.coverage.spatialtransfer learningru
dc.coverage.spatialU-Netru
dc.coverage.spatialсемантическая сегментацияru
dc.coverage.spatialтехнологии переноса обученияru
dc.coverage.spatialраспознавание дефектовru
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialобработка изображенийru
dc.coverage.spatialметод дообучения нейронное сетиru
dc.creatorДементьев В. Е., Гапонова М. А., Суетин М. Н.ru
dc.date.issued2021ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\469359ru
dc.identifier.citationДементьев, В. Е. Повышение качества обнаружения и выделения дефектов на изображениях стальных конструкций. - Текст : электронный / В. Е. Дементьев, М. А. Гапонова, М. Н. Суетин // 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. - 2021. - Т. 2. - С. 021003ru
dc.language.isorusru
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. 2 : Информационные технологии дистанционного зондирования Земли и обработка изображенийru
dc.titleПовышение качества обнаружения и выделения дефектов на изображениях стальных конструкцийru
dc.typeTextru
dc.citation.spage021003ru
dc.citation.volume2ru
dc.textpart1а) при детектировании объектов (рис. 1б) и семантической сегментации (рис 1в) 3. Описание эксперимента и результаты В рамках представленного подхода фрагмент сети U-Net, соответствующий шифровальщика был дополнен классификатором из последовательности полно-связных слоев и обучен на изображениях трещин в бетоне (Surface Cracks Detection Database, Kaggle). Фрагмент сети U-Net, реализующий функции ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
29paper021003.pdf564.24 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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