Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U009202, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи АНСАМБЛЕВИЙ МЕТОД ЗАСНОВАНИЙ НА УСЕРЕДНЕННІ ФОРМ ОБ’ЄКТІВ, ВИКОРИСТОВУЮЧИ ПІРАМІДНИЙ МЕТОД Автор Конюхов В. Д.Koniukhov V. D. Дата публікації 26-12-2024 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/316203 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Сегментація зображень відіграє ключову роль в комп’ютерному зорі. На якість сегментації впливає багато факторів: шум, артефакти, складні форми об’єктів. Класичні методи не завжди можуть гарантувати гарний успіх, в залежності від якості зображення та наявного шуму, вони не завжди можуть досягти бажаного результату. Запропонований метод використовує ансамбль нейронних мереж, що дає змогу підвищити точність та стабільність сегментації. Мета роботи – розробити новий метод комбінування передбачень ансамблю нейронних мереж, який зможе покращити точність сегментації за рахунок комбінування зображень різного розміру зображень. Метод. Запропоновано метод який виконує усереднення форм об’єктів зображених на масках-передбаченнях. Для досягнення покращення якості сегментації використовується піраміда зображень, кожен рівень піраміди відповідає збільшеному розміру початкового зображення. Такий підхід дозволяє отримувати характеристики зображення на різних рівнях. Для тестового зображення отримується передбачення від кожної нейронної мережі в ансамблі, після чого для зображення будується піраміда. Всі рівні піраміди комбінуються в фінальне зображення за допомогою метода усереднення форм об’єктів. Всі отримані фінальні зображення для кожної нейронної мережі в кінці також комбінуються за допомогою метода усереднення форм об’єктів. Використання ансамблю нейронних мереж та пірамідного методу дають змогу зменшити вплив шумів та артефактів на результат сегментації. Результати. Використання даного методу було порівняно зі звичайним використанням окремих нейронних мереж та ансамблевим методом усереднення. Отримані результати показують, що запропонований метод перевершує своїх конкурентів. Застосування запропонованого методу покращило точність та якість сегментації. Висновки. Проведене дослідження підтвердило сенс використання ансамблю нейронних мереж та створення нового методу комбінування передбачень. Використання ансамблю нейронних мереж дає можливість компенсувати помилки та недоліки окремих нейронних мереж. Використання запропонованого методу може знизити вплив шумів та артефактів на сегментацію. Подальше вивчення та модифікація цього методу дадуть змогу покращити ще більше якість сегментації. Додано в НРАТ 2026-02-15 Закрити