Анализ эффективности механизмов внимания в задаче сегментации изображений циферблатов аналоговых счетчиков
Дата
2022-12-07
Автори
Слюсар, Вадим Іванович
Слюсарь, Ігор Іванович
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Донбаська державна машинобудівна академія
Анотація
The results of studying the accuracy of various architectures of U-Net neural networks with an attention mechanism in solving the problem of image segmentation of analogue counter dials are considered. It is concluded that there is no effect of increasing accuracy due to the integration of one- and two-channel attention schemes, while the achieved segmentation accuracy was 86.3%.
Рассмотрены результаты исследования точности различных архитектур нейросетей U-Net с механизмом внимания при решении задачи сегментации изображений циферблатов аналоговых счетчиков. Сделан вывод об отсутствии эффекта увеличения точности за счет интеграции одно- и двухканальных схем внимания, при этом достигнутая точность сегментации составила 86.3 %.
Опис
Слюсар В.И., Слюсарь И.И. Анализ эффективности механизмов внимания в задаче сегментации изображений циферблатов аналоговых счетчиков. // Нейромережні технології та їх застосування НМТіЗ-2022: збірник наукових праць XXI-ї Міжнародної наукової конференції «Нейромережні технології та їх застосування НМТіЗ-2022», 7-8 грудня 2022 року, Краматорськ-Тернопіль, Україна. С. 37-43.
Ключові слова
U-Net, Water Meters, нейронная сеть, механизм внимания