Исследование устойчивости моделей полносверточных нейронных сетей с робастными функциями потерь к импульсным помехам на изображениях

doi:10.17223/19988605/73/4

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Исследование устойчивости моделей полносверточных нейронных сетей с робастными функциями потерь к импульсным помехам на изображениях	593 KB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.17223/19988605/73/4

#семантическая сегментация изображения

#попиксельная классификация изображения

#помехи импульсные

#функция потерь робастная

#помехоустойчивость

#нейронные сети сверточные

Title: Исследование устойчивости моделей полносверточных нейронных сетей с робастными функциями потерь к импульсным помехам на изображениях
Title: Research of resistance of fully convolutional neural network models with robust loss functions to impulse noise in images
Creator: Малкин, Артем Юрьевич
|
Марков, Николай Григорьевич
Date: 2025
DOI: 10.17223/19988605/73/4
Description: Исследуется устойчивость моделей полносверточных нейронных сетей mo-u-net, полученных путем использования известных робастных функций потерь (РФП), к импульсным помехам на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфом. Для исследования устойчивости применяются метрики точности классификации деревьев IoUc и mIoU. Для исследования моделей создан датасет, фрагменты обучающей выборки которого имеют искусственным образом внесенные импульсные помехи. Анализ результатов исследования каждой из семи моделей показал, что модель с РФП Уэлша является наиболее предпочтительной при работе с зашумленными изображениями.