Анализ мультиспектральных изображений с помощью искусственных нейронных сетей
Another Title
Analysis of multispectral images using artificial neural networks
Bibliographic entry
Анализ мультиспектральных изображений с помощью искусственных нейронных сетей = Analysis of multispectral images using artificial neural networks / Д. А. Трефилов [и др.] // Приборостроение-2021 : материалы 14-й Международной научно-технической конференции, 17-19 ноября 2021 года, Минск, Республика Беларусь / редкол.: О. К. Гусев (председатель) [и др.]. – Минск : БНТУ, 2021. – С. 238-239.
Abstract
Предложена глубокая нейронная сеть, которая позволяет проводить анализ мультиспектральных изображений в режиме реального времени. Выполнено сравнение полносвязных нейронных сетей со сверточными сетями. Показано, что в случае малого количества слоев мультиспектрального изображения результаты анализа с помощью полносвязных сетей сопоставимы с результатами, получаемыми с помощью сверточных сетей. При этом скорость обработки мультиспектральных изображений полносвязной сети в несколько раз превосходит скорость сверточной сети.
Abstract in another language
A deep neural network is proposed that allows real-time analysis of multispectral images. Comparison of fully connected neural networks with convolutional networks is performed. It was shown that in the case of a small number of layers of a multispectral image, the results of analysis using fully connected networks are comparable to the results obtained using convolutional networks. At the same time, the processing speed of multispectral images of a fully connected network is several times higher than the speed of a convolutional network.