Отрывок: Далее мы убедимся, что и с таким малым набором на класс, как у нас, обучение и тестирование нейронной сети отвечает высоким требованиям по точности. Для более быстрого обучения нейронной сети предпринята операция изменения разрешения исходных изображений с билинеарным сглаживанием. Исходное разрешение текстурных изображений: 576х576 пикселов; раз...
Название : Сравнение эффективности конфигураций нейронных сетей для задач текстурного анализа цифровых изображений
Авторы/Редакторы : Ершов В. В.
Гайдель А. В.
Суханов С. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2019
Библиографическое описание : Ершов, В. В. Сравнение эффективности конфигураций нейронных сетей для задач текстурного анализа цифровых изображений : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 01.03.02 "Прикладная математика и информатика" (уровень бакалавриата) / В. В. Ершов ; рук. работы А. В. Гайдель ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, мат. - Самара, 2019. - on-line
Аннотация : Объектом исследования является подготовленный набор данных для текстурного анализа, для которого будет разработан соответствующий алгоритм, включающий описание архитектуры нейронной сети. К данному набору данных будет применена последующая классификация.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20191021162930
Ключевые слова: пакет KERAS
обработка изображений
цифровые изображения
Python
компьютерное зрение
текстурный анализ
нейронные сети
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Ершов_Владислав_Владимирович_Сравнение_эффективности_конфигураций_нейронных.pdf5.11 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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