TY - JOUR

T1 - Сравнение архитектур нейронных сетей в задаче сегментации фигуры человека.

AU - Ежов, Федор Валерьевич

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - Статья посвящена сравнению архитектур нейронных сетей на примере задачи сегментации фигуры человека. Семантическая сегментация - важная область в сфере Computer Vision. Задачи сегментации решаются в таких проектах как: автономный транспорт, умный магазин и других. Смысл задачи состоит в нахождении множества пикселей, принадлежащих к интересующему объекту, на изображении. Лучше всего с этой задачей справляются сверточные нейронные сети. В статье подробно рассматриваются 3 предобученные сверточные нейронные сети, способные решать задачу семантической сегментации, а также сравнивает качество работы нейронных сетей между собой. Для каждой нейронной сети считается метрика “Pixel Accuracy” на тестовом датасете, состоящим из 100 изображений.

AB - Статья посвящена сравнению архитектур нейронных сетей на примере задачи сегментации фигуры человека. Семантическая сегментация - важная область в сфере Computer Vision. Задачи сегментации решаются в таких проектах как: автономный транспорт, умный магазин и других. Смысл задачи состоит в нахождении множества пикселей, принадлежащих к интересующему объекту, на изображении. Лучше всего с этой задачей справляются сверточные нейронные сети. В статье подробно рассматриваются 3 предобученные сверточные нейронные сети, способные решать задачу семантической сегментации, а также сравнивает качество работы нейронных сетей между собой. Для каждой нейронной сети считается метрика “Pixel Accuracy” на тестовом датасете, состоящим из 100 изображений.

KW - Computer vision (CV)

KW - сверточные нейронные сети

KW - сегментация

KW - Computer vision (CV)

KW - сверточные нейронные сети

KW - сегментация

M3 - статья

SP - 6

EP - 8

JO - МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ

JF - МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ

SN - 2072-0297

IS - 28 (318)

ER -