Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61080
Title: Программная реализация сверточных нейронных сетей U-Net и исследование их эффективности в задачах классификации на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфом
Authors: Фоминский, Александр Сергеевич
metadata.dc.contributor.advisor: Марков, Николай Григорьевич
Keywords: уссурийский полиграф; свёрточные нейронные сети; семантическая сегментация изображений; деревья пихты; U-Net; polygraphus proximus; convolutional neural networks; semantic Image Segmentation; fir trees; U-Net
Issue Date: 2020
Citation: Фоминский А. С. Программная реализация сверточных нейронных сетей U-Net и исследование их эффективности в задачах классификации на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфом : дипломный проект / А. С. Фоминский ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Н. Г. Марков. — Томск, 2020.
Abstract: В работе проведён анализ наиболее известных архитектур класса U-Net. Проведено обучение этих архитектур СНС и получены результаты исследования точности сегментации снимков для каждого из четырёх классов деревьев пихты, поражённых уссурийским полиграфом.
The paper analyzes the most famous U-Net class architectures. These CNN architectures were trained and the results of studying the accuracy of image segmentation for each of the four classes of fir trees affected by the Polygraphus proximus were obtained.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61080
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU930673.pdf1,25 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.