Отрывок: На ее основе строятся все современные архитектуры нейронных сетей для сегментации. Архитектуры PAN и MAnet же является просто ее модификациями, использующими механизм внимания, описанный еще в архитектуре трансформеров. Модели с этим механизмом в данный момент считаются самыми лучшими по показателям качества. В качестве функции потерь для обучения была выбрана функция бинарной кросс-энтро- пии. В качестве оптимизатора был использован алгоритм AdamW [8] с параме...
Название : Сегментация спутниковых изображений алгоритмическими методами и методами машинного обучения
Авторы/Редакторы : Окуньков С. В.
Барулина М. А.
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Окуньков, С. В. Сегментация спутниковых изображений алгоритмическими методами и методами машинного обучения / С. В. Окуньков, М. А. Барулина // RusNanoSat-2023 : сб. тезисов докл. пятого рос. симпозиума по наноспутникам с междунар. участием (Самара, 6 – 8 сент. 2023 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред И. В. Белоконова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - С. 124-126.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\547245
Ключевые слова: алгоритмические методы
алгоритмы глубокого обучения
автоматизированное распознавание объектов
методы машинного обучения
методы сегментации изображений
сегментация спутниковых изображений
Располагается в коллекциях: RusNanoSat-2023

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-2015-1_2023-124-126.pdf640.06 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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