Search academic texts

Information × Registration Number 2115U005581, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title EVALUATION OF COMPONENT ALGORITHMS IN AN ALGORITHM SELECTION APPROACH FOR SEMANTIC SEGMENTATION BASED ON HIGH-LEVEL INFORMATION FEEDBACK popup.author Лукач М.Абдієва К.Камеяма M.Lukac M.Abdiyeva K.Kameyama M. popup.publication 06-10-2015 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/66670 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Показано, що оцінка алгоритму залежить від кінцевого завдання; тобто для того щоб правильно оцінювати алгоритм і визначити його придатність, необхідно використовувати тільки добре сформульовані завдання. Коли придатність алгоритму відома, алгоритм може бути ефективно використаний для завдання, застосовуючись у найбільш сприятливих умовах, обумовлених у ході оцінювання. Оцінювання, залежне від завдання, продемонстровано на сегментації і розпізнаванні об’єктів. Крім того, обговорюється важливість символічного знання високого рівня у процесі відбору. Важливість цієї символічної гіпотези продемонстровано на наборі експериментів з навчання байєсівської мережі та SVM, а також за допомогою статистичних даних, отриманих під час навчання селектора алгоритму. Показано, що для вибору ефективного алгоритму потрібно оцінювання, залежне від завдання. Показано, що використовуючи символічні переваги алгоритмів, точність вибору алгоритму може бути поліпшена на 10–15%, а якість символічної сегментації може бути покращена до 5% у порівнянні з найкращим доступним алгоритмом. popup.nrat_date 2026-02-09 Close