| Маркер записи | n 22 3 4500 |
| Контрольный номер | zhps22_to89_no2_ss275_ad1 |
| Дата корректировки | 13:01:08 31 октября 2022 г. |
| Кодируемые данные | 221003s2022||||RU|||||||||||#||||# rus0| |
| Системный контрольный номер | RUMARS-zhps22_to89_no2_ss275_ad1 |
| AR-MARS | |
| Служба первич. каталог. |
Научная библиотека им. М. М. Бахтина Мордовского госуниверситета им. Н. П. Огарева МАРС |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания |
eng eng |
| Индекс УДК |
535.33 535.2/.3 |
| Индекс ББК |
22.344 22.343 |
|
Таблицы для массовых библиотек Таблицы для массовых библиотек |
|
|
Chen, Ch. 070 |
|
|
Detection and classification of vehicles in ultra-high resolutions images using neural networks Ch. Chen, А. А. Минальд, Р. П. Богуш [et al.] |
|
|
Обнаружение и классификация транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения с помощью нейронных сетей rus |
|
| Текст | |
| непосредственный | |
| Библиография | Библиогр.: с. 282 (18 назв. ) |
| Аннотация | Предлагается архитектура глубокой нейронной сети, основанная на интеграции сверточной нейронной сети Faster R-CNN с модулем Feature Pyramid Network. На основе данного подхода разработан алгоритм обнаружения и классификации транспортных средств на изображениях и соответствующая модель. Для обучения предложенной модели использована кроссплатформенная среда ML. NET. Представлены результаты сравнения эффективности применения предложенного подхода и сверточных нейронных сетей YOLO v4 и Faster R-CNN. Показано улучшение точности обнаружения и локализации разных типов транспортных средств на снимках сверхвысокого разрешения. Приведены примеры обработки изображений земной поверхности сверхвысокого разрешения и даны соответствующие рекомендации. |
|
Физика AR-MARS Спектроскопия AR-MARS Физическая оптика AR-MARS |
|
| Ключевые слова |
изображения земной поверхности изображения сверхвысокого разрешения классификация объектов нейронная сеть обнаружение объектов |
|
Минальд, А. А. 070 Богуш, Р. П. 070 Ma, G. 070 Weichen, Y. 070 Абламейко, С. В. 070 |
|
| ISSN | 0514-7506 |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2022 |
| Прочая информация | Т. 89, № 2. - С. 275-282 |
|
RU 43013090 20221003 RCR |
|
|
RU 43013090 20221003 |
|
|
RU AR-MARS 20221003 RCR |
|
|
RU AR-MARS 20221003 |
|
| Тип документа | b |
|
code year to no ss ad |
|
|
zhps 2022 89 2 275 1 |
|
| 718 |
