Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.17.74.227
    [SESS_TIME] => 1714134375
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => ca19142215c833e0310b4d0427b7ec54
    [UNIQUE_KEY] => ceb40cc5d1da23da4261682cb2319921
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2019 год, номер 6

ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ПРОСТРАНСТВЕННО-НЕОДНОРОДНЫХ ФОНАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

А.К. Шакенов
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирск, Россия
adil.shakenov@ngs.ru
Ключевые слова: обнаружение и распознавание объектов, свёрточные нейронные сети, машинное обучение, малоразмерные объекты, object detection and recognition, convolutional neural networks, machine learning, small objects
Страницы: 64-69

Аннотация

Рассмотрено несколько подходов к применению нейронных сетей для обнаружения объектов на пространственно-неоднородных фонах. Реализован метод построения классификатора для обнаружения объектов непосредственно по наблюдаемым фрагментам. Предложен подход, заключающийся в комбинации метода согласованной линейной фильтрации и свёрточных нейронных сетей. Показано, что применённый подход позволяет уменьшить вероятность ложной тревоги при сохранении вероятности обнаружения объекта.

DOI: 10.15372/AUT20190608