Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/92377
Название: | Semantic segmentation in flaw detection |
Авторы: | Kotyuzanskiy, L. A. Ryzhkova, N. G. Chetverkin, N. V. |
Дата публикации: | 2020 |
Издатель: | Institute of Physics Publishing |
Библиографическое описание: | Kotyuzanskiy L. A. Semantic segmentation in flaw detection / L. A. Kotyuzanskiy, N. G. Ryzhkova, N. V. Chetverkin. — DOI 10.1088/1757-899X/862/3/032056 // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. — 2020. — Vol. 3. — Iss. 862. — 32056. |
Аннотация: | The paper presents a review of study on detection and classification of defects using semantic image segmentation based on convolutional neural networks. Taking into account the revealed general features of flaw detection tasks of various industries related to the lack of a large marked data set and the need to detect defects of small sizes. The convolutional neural network of the u-net architecture was chosen as the basis for the decision support system. Testing of this architecture on several datasets yielded positive results regardless of the area of use. © 2020 IOP Publishing Ltd. All rights reserved. |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/92377 |
Условия доступа: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Идентификатор SCOPUS: | 85086226041 |
Идентификатор PURE: | 13161991 |
ISSN: | 17578981 |
DOI: | 10.1088/1757-899X/862/3/032056 |
Располагается в коллекциях: | Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
10.1088-1757-899X-862-3-032056.pdf | 690,26 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.