Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/248674
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorСорока, А. М.
dc.contributor.authorХлебко, А. В.
dc.date.accessioned2020-09-24T12:32:44Z-
dc.date.available2020-09-24T12:32:44Z-
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationКомпьютерные 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.
dc.identifier.isbn978-985-566-942-6
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/248674-
dc.descriptionСекция «Системы машинного и глубокого обучения»
dc.description.abstractРазработан 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%
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : БГУ
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.titleИспользование методов аугментации данных в задаче детектирования карьеров при помощи нейронной сети глубокого обучения DEEPLABV3+
dc.typeconference paper
Располагается в коллекциях:2020. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020)

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
212-215.pdf676,72 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



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