Остання редакція: 2019-01-31
Анотація
В статті проведено дослідження семантичної сегментації зображень з використанням згорткових нейронних мереж та середовища DIGITS. Для досліджень використані бази зображень PASCAL VOC та NVIDIA-Aerial Drone Dataset. В результаті навчання було досягнуто вірогідності сегментації у 83% та 99% відповідно.
Ключові слова
Посилання
1. Long J. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation [Електронний ресурс]: berkeley.edu. – Режим доступу: https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf.
2. Badrinarayanan V. Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for robust semantic pixel-wise labelling [Електронний ресурс] / V. Badrinarayanan, A. Handa, and R. Cipolla // arXiv: 1511.00561, 2015. - Режим доступу: https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf.
3. NVIDIA DIGITS [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://developer.nvidia.com/digits. – Назва з екрану.
4. The PASCAL Visual Object Classes [Електронний ресурс]: robots.ox.ac.uk. Режим доступу: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/.
5. NVIDIA-aerial drone dataset [Електронний ресурс]: nvidia.box.com - Режим доступу: https://nvidia.box.com/shared/static/ft9cc5yjvrbhkh07wcivu5ji9zola6i1.gz.