छवियों में स्थानिक रूप से अस्थिर पृष्ठभूमि वाले ‘‘पॉइंट’’ वस्तुओं का पता लगाने के लिए न्यूरल नेटवर्क के उपयोग की प्रभावशीलता का अध्ययन किया गया है, जिनका आकार रिकॉर्डिंग ऑप्टिकल-इलेक्ट्रॉनिक चैनल की विशेषताओं द्वारा निर्धारित होता है। प्रशिक्षण डेटा सेट पृष्ठभूमि की विविधताओं और वस्तुओं के संचलन के कारण संकेत के आकार के परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखते हैं। पृथ्वी की सतह का अवलोकन करते समय प्राप्त वास्तविक पृष्ठभूमि छवियों में विभिन्न चमक और रंगों की वस्तुओं का पता लगाने के परिणाम प्रस्तुत किए गए हैं।
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G. I. Gromilin
V. P. Kosykh
Yu. N. Siniavskii
Optoelectronics Instrumentation and Data Processing
Russian Academy of Sciences
Institute of Automation and Electrometry
Institute of Computational Technologies
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Gromilin et al. (Wed,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
synapsesocial.com/papers/69a287b00a974eb0d3c0387b — DOI: https://doi.org/10.3103/s875669902570061x
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