Использование методов аугментации данных в задаче детектирования карьеров при помощи нейронной сети глубокого обучения DEEPLABV3+

Сорока, А. М.; Хлебко, А. В.

Issue Date Author Title Subject

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/248674

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Сорока, А. М.
dc.contributor.author	Хлебко, А. В.
dc.date.accessioned	2020-09-24T12:32:44Z	-
dc.date.available	2020-09-24T12:32:44Z	-
dc.date.issued	2020
dc.identifier.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.
dc.identifier.isbn	978-985-566-942-6
dc.identifier.uri	https://elib.bsu.by/handle/123456789/248674	-
dc.description	Секция «Системы машинного и глубокого обучения»
dc.description.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%
dc.language.iso	ru
dc.publisher	Минск : БГУ
dc.subject	ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.title	Использование методов аугментации данных в задаче детектирования карьеров при помощи нейронной сети глубокого обучения DEEPLABV3+
dc.type	conference paper
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

Show simple item record Google Scholar