ISSN 2221-951_
Язык: ru

Статья: СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПО УЛУЧШЕНИЮ РАЗРЕШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДОРОЖНОЙ ПОВЕРХНОСТИ (2024)

Читать онлайн

В связи с расширяющейся географией автомобильных дорог актуальной задачей является оценка состояния их полотна, в последние годы для анализа изображений и повышения их качества все шире применяются разнообразные методы обучения нейронных сетей. В этой cвязи интерес представляет сравнение возможностей различных нейронных сетей в части получения изображения высокого разрешения по критерию среднего времени достижения приемлемого результата. Для анализа выбраны нейронные сети ESRGAN, EDSR,
ESPCN, FSRCNN, LapSRN, каждая из которых способна увеличить разрешение одновременно по ширине и высоте кадра в 4 раза, и, соответственно, количества пикселей в 16 раз. С этой целью для перечисленных сетей было проведено по 5 экспериментов с 5 разными фотографиями в каждом эксперименте, при этом количество пикселей на изображении всякий раз увеличивалось в два раза. Установлено, что наилучшими показателями по затратам времени обладает сеть ESPCN, сеть FSRCNN демонстрирует сопоставимые результаты.

Ключевые фразы: нейронная сеть, эффективность, сравнение, улучшение разрешения изображения, фотография, дорожная поверхность.
Автор (ы): ЖУРАВЛЕВ Александр Александрович
Журнал: XXI ВЕК: ИТОГИ ПРОШЛОГО И ПРОБЛЕМЫ НАСТОЯЩЕГО ПЛЮС

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.932. Обработка изображений
Для цитирования:
ЖУРАВЛЕВ А. А. СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПО УЛУЧШЕНИЮ РАЗРЕШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДОРОЖНОЙ ПОВЕРХНОСТИ // XXI ВЕК: ИТОГИ ПРОШЛОГО И ПРОБЛЕМЫ НАСТОЯЩЕГО ПЛЮС. 2024. № 1 (65), ТОМ 13
Текстовый фрагмент статьи