RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2021, том 45, выпуск 4, страницы 575–579 (Mi co942)

Эта публикация цитируется в 4 статьях

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Исследование применимости сверточной нейронной сети U-Net к задаче сегментации изображений авиационной техники

Д. А. Гавриловab

a Институт точной механики и вычислительной техники им. С.А. Лебедева РАН, 119991, Россия, Москва, Ленинский проспект, д. 51
b Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), 141701, Россия, Московская область, г. Долгопрудный, Институтский переулок, д. 9

Аннотация: В работе проведено исследование применимости сверточной нейронной сети U-Net к задаче сегментации изображений авиационной техники. Метод нейросетевой сегментации изображений основан на реализации Сarvana c архитектурой типа U-Net, для распознавания ориентации использована нейросеть, построенная в открытой нейросетевой библиотеке Keras на основе предобученной нейронной сети VGG16. Рассмотренный подход позволяет осуществлять сегментацию изображений. Результаты проведенных экспериментов показали возможность достаточно точного (0,94 – 0,96) выделения объекта интереса. Полученные бинарные маски позволяют визуально судить о классе самолета, имеющегося на изображении.

Ключевые слова: техническое зрение, обнаружение, локализация, нейронная сеть, распознавание, обработка изображений.

Поступила в редакцию: 01.09.2020
Принята в печать: 19.04.2021

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-804



© МИАН, 2024