Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/232603
Заглавие документа: Image segmentation using deep learning methods
Авторы: Saetchnikov, I. V.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
Дата публикации: 2019
Издатель: Минск : БГУ
Библиографическое описание источника: 76-я научная конференция студентов и аспирантов Белорусского государственного университета [Электронный ресурс] : материалы конф. В 3 ч. Ч. 1, Минск, 13–24 мая 2019 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. Г. Сафонов (пред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2019. – С. 217-219.
Аннотация: This paper discusses the image segmentation methods based on deep learning methods. The segmentation object dataset was formed by two sets of World View 3 satellite images: RGB images and a 16-channel multispectral images. For dataset, I develop image preprocessing algorithms based on CNN. As segmentation methods Convolutional Neural Network are used due to its possibility to process not only by their spectral differences, but also by their spatial attributes. Based on U-Net, DeepLab and FullConv architecture networks were developed for satellite image segmentation. Finally, Jacard indexes of 3 networks were compared. These results are primarily due to the classes unevenness. To increase accuracy, it is necessary to train separately the classes sets. Among the applications of CNN in satellite images segmentation, we can distinguish urban infrastructure localization for Smart City technology, the segmentation of agricultural fields for the precision agriculture etc.
Доп. сведения: Факультет радиофизики и компьютерных технологий
URI документа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/232603
ISBN: 978-985-566-808-5; 978-985-566-809-2 (ч. 1)
Располагается в коллекциях:2019. Научная конференция студентов и аспирантов БГУ. В трех частях

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
217-219.pdf294,35 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.