• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Белоцерковский, А. М. Методика поиска объектов в базах космических снимков на основе модели глубокого обучения / А. М. Белоцерковский, Л. Э. Кудренок. - Текст : непосредственный // Международный научно-технический конгресс "Интеллектуальные системы и информационные технологии - 2023". "ИС & ИТ - 2023". "IS&IT'23", 1-7 сентября 2023 года, Дивноморское, Россия : труды конгресса : [в 2-х т.] / , Российская ассоциация искусственного интеллекта, Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону). - Таганрог : Издатель Ступин С. А., 2023. - Т. 1. - С. 7-10. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-6050434-1-6.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.896(062)
    28.23.25004.032.26
    004.85

    Рубрики:
    Машинное обучение -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ -- АУГМЕНТАЦИЯ -- ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ -- КОСМИЧЕСКИЕ СНИМКИ -- БАЗЫ ДАННЫХ -- НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
    Аннотация: В статье описано одно из решений проблемы переобучения при поиске объектов интереса в базах космических снимков большого размера. Разработанный алгоритм включает сверточную нейронную сеть на основе метрического обучения, которая в качестве промежуточного звена использует предварительно обученную глубокую сеть. Обученная в метрическом пространстве сеть позволяет оптимизировать функцию для целевой задачи поиска. Добавление аугментаций делает сеть инвариантной к повороту объектов, изменению их масштаба, а также частичному перекрытию искомого объекта. Описанные результаты были частично использованы в работе по проекту БРФФИ №Ф21АРМ-015 («Методы обработки данных дистанционного зондирования Земли с использованием нейронных сетей и глубокого обучения для прогнозирования изменений погодных явлений и загрязнения воздуха»).
    Доп. точки доступа:
    Кудренок, Л.Э.
    "Интеллектуальные системы и информационные технологии - 2023", международный научно-технический конгресс(с. Дивноморское, Краснодарский край)
    Российская ассоциация искусственного интеллекта
    Южный федеральный университет(Ростов-на-Дону)

    Экз-ры полностью 5550adb8aed457489660a2454ab6c540
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -282873-119669)

    Шифр в сводном ЭК: 48b6c34f65586493c46a72a681799e89




    Заказ фрагмента документа ₽