Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/306264Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Bu, Qing | |
| dc.contributor.author | Wan, Wei | |
| dc.contributor.author | Savitskaya, Elizaveta | |
| dc.date.accessioned | 2023-12-12T12:42:19Z | - |
| dc.date.available | 2023-12-12T12:42:19Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Universe: New Horisont : Proceedings of the 16 th International Conference, Belarus, Minsk, October 17–19, 2023 / Belarusian State University : eds. A. Nedzved, A. Belotserkovsky. – Minsk : BSU, 2023. – Pp. 332-337. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-522-6 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/306264 | - |
| dc.description.abstract | This paper proposes a comparative analysis of different automatic semantic segmentation methods for satellite images segmentation on the Semantic Drone Dataset with 23 classes (paved-area, dirt, grass, gravel, water, rocks, pool, vegetation, roof, wall, window, door, fence, fence-pole, person, dog, car, bicycle, tree, bald-tree, ar-marker, obstacle, conflicting). We compare such models as U-net, U-net++, FPN, PAN, DeepLabV3, DeepLabV3+ and Transformer architecture model - SegFormer | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Minsk : BSU | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика | |
| dc.title | Comparative Analysis of Semantic Segmentation Methods for Satellite Images Segmentation | |
| dc.type | conference paper | |
| Располагается в коллекциях: | 2023. Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Intelliverse: Expanding Horizons | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 332-337.pdf | 1,41 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.