Использование нейросетевого метода для решения задач сегментации изображений

Аннотация

Сегментация изображений играет важную роль при выявлении различных заболеваний и патологий посредством обработки медицинских изображений. За прошедшие годы был разработан целый ряд традиционных подходов такие как бинарный пороговый метод (метод Оцу), метод водоразделов, метод кластеризации с помощью K-средних к выполнению сегментации изображений, использующих специфичные для предметной области знания для эффективного решения проблем сегментации в конкретных областях применения. Но, к сожалению, эти методы являлись не эффективными. На самом деле, суть сегментации изображений является классификацией содержащих каждый пиксель с аналогичными атрибутами. А цель классификации пиксель ‒ это обработать его крупно, нечувствительно к шуму, мелко, и средний звёздочный фильтр. То, что не позволяет сделать традиционные методы. Поэтому есть необходимость предлагать новый метод позволяющий устранять эти недостатки. Мы предлагаем метод основан на автокодировщик (специальная архитектура искусственных нейронных сетей, позволяющая применять обучение без учителя при использовании метода обратного распространения ошибки), позволяющий сжимать любое большое изображение на мелкое, (с тем же свойствами как входное). Этот метод позволяет также сэкономить ресурсы. При этом, мы используем метода обработки изображение под названием "MaxPooling" (U-Net).
В работе, мы создавали собственную метрику для отслеживания результата тренировки сети. В практической части мы попробовали сегментировать на классы изображения со стройки, а также попиксельно определили местонахождения самолета на изображения.

Сведения об авторе

Moutouama N’dah Bienvenu Mouale, Российский университет дружбы народов

аспирант кафедры прикладной информатики и теории вероятностей факультета физико-математических и естественных наук

Опубликована
2022-12-20
Как цитировать
MOUALE, Moutouama N’dah Bienvenu. Использование нейросетевого метода для решения задач сегментации изображений. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 18, n. 4, dec. 2022. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/892>. Дата доступа: 01 feb. 2023
Раздел
Теоретические вопросы информатики, прикладной математики, компьютерных наук

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)