Отрывок: На ее основе строятся все современные архитектуры нейронных сетей для сегментации. Архитектуры PAN и MAnet же является просто ее модификациями, использующими механизм внимания, описанный еще в архитектуре трансформеров. Модели с этим механизмом в данный момент считаются самыми лучшими по показателям качества. В качестве функции потерь для обучения была выбрана функция бинарной кросс-энтро- пии. В качестве оптимизатора был использован алгоритм AdamW [8] с параме...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Окуньков С. В. | ru |
dc.contributor.author | Барулина М. А. | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритмические методы | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритмы глубокого обучения | ru |
dc.coverage.spatial | автоматизированное распознавание объектов | ru |
dc.coverage.spatial | методы машинного обучения | ru |
dc.coverage.spatial | методы сегментации изображений | ru |
dc.coverage.spatial | сегментация спутниковых изображений | ru |
dc.creator | Окуньков С. В., Барулина М. А. | ru |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\547245 | ru |
dc.identifier.citation | Окуньков, С. В. Сегментация спутниковых изображений алгоритмическими методами и методами машинного обучения / С. В. Окуньков, М. А. Барулина // RusNanoSat-2023 : сб. тезисов докл. пятого рос. симпозиума по наноспутникам с междунар. участием (Самара, 6 – 8 сент. 2023 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред И. В. Белоконова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - С. 124-126. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.source | RusNanoSat-2023 : сб. тезисов докл. пятого рос. симпозиума по наноспутникам с междунар. участием (Самара, 6 – 8 сент. 2023 г.). - Текст : электронный | ru |
dc.title | Сегментация спутниковых изображений алгоритмическими методами и методами машинного обучения | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.epage | 126 | ru |
dc.citation.spage | 124 | ru |
dc.textpart | На ее основе строятся все современные архитектуры нейронных сетей для сегментации. Архитектуры PAN и MAnet же является просто ее модификациями, использующими механизм внимания, описанный еще в архитектуре трансформеров. Модели с этим механизмом в данный момент считаются самыми лучшими по показателям качества. В качестве функции потерь для обучения была выбрана функция бинарной кросс-энтро- пии. В качестве оптимизатора был использован алгоритм AdamW [8] с параме... | - |
Располагается в коллекциях: | RusNanoSat-2023 |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-2015-1_2023-124-126.pdf | 640.06 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.