Способ семантической сегментации тепловизионных изображений

Аннотация

А.В. Мингалев, А.В. Белов, С.Н. Шушарин, М.П. Шлеймович

Дата поступления статьи: 07.01.2025

Представлены результаты исследования, направленного на разработку способа семантической сегментации тепловизионных изображений с применением модифицированного нейросетевого алгоритма, отличающегося от исходного нейросетевого алгоритма более высокой скоростью обработки графической информации. В рамках исследования выполнена модификация нейросетевого алгоритма семантической сегментации DeepLabv3+ за счет уменьшения количества параметров нейросетевой модели, что позволило увеличить скорость обработки графической информации на 48% с 27 до 40 кадров в секунду. Также представлена методика обучения, позволяющая повысить точность модифицированного нейросетевого алгоритма, при этом получено значение точности ниже точности исходного нейросетевого алгоритма на 5%.

Ключевые слова: нейросетевые алгоритмы, семантическая сегментация, машинное обучение, аугментация данных

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.