Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/248674| Title: | Использование методов аугментации данных в задаче детектирования карьеров при помощи нейронной сети глубокого обучения DEEPLABV3+ |
| Authors: | Сорока, А. М. Хлебко, А. В. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2020 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) : материалы II Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 23–24 апр. 2020 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2020. – С. 212-215. |
| Abstract: | Разработан метод детектирования карьеров на спутниковых снимках с использованием нейронной сети глубокого обучения deeplabv3+. Решена задача бинарной семантической сегментации спутниковых снимков для определения границ карьеров на снимке. Исходными данными для обучения нейронной сети глубокого обучения были 965 размеченных карьеров на спутниковых снимках Республики Беларусь. Итоговая точность составила 83.76% |
| Description: | Секция «Системы машинного и глубокого обучения» |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/248674 |
| ISBN: | 978-985-566-942-6 |
| Appears in Collections: | 2020. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 212-215.pdf | 676,72 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.