На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Публицистика и периодические издания, Публицистическая литература, Военное дело / спецслужбы. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
02 мая 2024
🔍 Загляните за кулисы "Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (А. С. Молчанов) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
В монографии дается системное изложение теории и практики распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков, полученных цифровыми оптикоэлектронными системами. Представлены особенности дешифрирования аэроснимков, классификация и описание признаков распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта, требования к результатам дешифрирования, требования к дешифровщикам и пути повышения их квалификации, практика применения систем автоматизированного дешифрирования. Существенное место уделено изложению разработанной авторами классификации инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта, описанию основных характеристик при дешифрировании аэроснимков.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
📚 Читайте "Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Сети, содержащие много скрытых слоев, часто называют глубинными нейронными сетями.
2.6. Топология искусственных нейронных сетей
Среди основных топологий нейронных сетей можно выделить полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети.
Полносвязные нейронные сети имеют несколько слоев, которые связаны между собой таким образом, что каждый нейрон последующего слоя имеет связь со всеми нейронами предыдущего слоя. Сложность сети резко возрастает от увеличения размерности входных данных и от количества скрытых слоев.
Тут будет реклама 1
Так, для анализа изображения форматом 28?28 элементов потребуется 784 нейрона в скрытом слое, и каждый из них должен иметь 784 входа для соединения с предыдущим слоем. Другая проблема заключается в том, что в полносвязной сети изображения представляют собой одномерные последовательности и при этом не учитываются особенности изображений как структуры данных. Тем не менее, для изображений небольших форматов можно использовать и полносвязную сеть.
Сверточные нейронные сети предназначены для обработки двумерных структур данных, прежде всего изображений.
Тут будет реклама 2
Сверточная сеть представляет собой комбинацию трех типов слоев:
– слои, которые выполняют функцию свертки над двумерными массивами данных (сверточные слои),
– слои, выполняющие функцию уменьшения формата данных (слой субдискретизации),
– полносвязные слои, завершающие процесс обработки данных.
Структура сверточных нейронных сетей принципиально многослойная. Работа сверточной нейронной сети обычно интерпретируется как переход от конкретных особенностей изображения к более абстрактным деталям и далее к еще более абстрактным деталям вплоть до выделения понятий высокого уровня.
Тут будет реклама 3
При этом сеть самонастраивается и вырабатывает необходимую иерархию абстрактных признаков (последовательности карт признаков), фильтруя маловажные детали и выделяя существенное. Примером классической сверточной нейронной сети является сеть VGG16 (рисунок 2.6).
Рисунок 2.6 – Структура классической сети VGG16
Сеть VGG-16 имеет 16 слоев и способна работать с изображениями достаточно большого формата 224?224 пикселя.
Тут будет реклама 4
В своей стандартной топологии эта сеть способна работать с датасетом изображений ImageNet, содержащим более 15 млн изображений, разбитых на 22000 категорий.
Рекуррентные нейронные сети отличаются от многослойных сетей тем, что могут использовать свою внутреннюю память для обработки последовательностей произвольной длины.
Мнения
О книге «Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
