Искусственный интеллект и принятие решений
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Искусственный интеллект и принятие решений:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Искусственный интеллект и принятие решений, 2024, выпуск 1, страницы 92–102
DOI: https://doi.org/10.14357/20718594240108 (Mi iipr8) 		 
Машинное обучение, нейронные сети

Настройка обучения моделей при классификации и сегментации облаков точек

Д. А. Гураab, Р. А. Дьяченкоa, Е. С. Бойкоac, Д. А. Левченкоc

a Кубанский государственный технологический университет, Краснодар, Россия
b Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия
c Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия
PDF полного текста (1001 kB)
DOI: https://doi.org/10.14357/20718594240108
Аннотация: Представлены особенности и возможности нейросетевой архитектуры PointNet применительно к искусственно сгенерированным облакам точек лазерного отражения в информационной системе Terra$\underline{\ }$Maker. Проанализированы результаты обучения сети PointNet и оценена точность полученных моделей. Предложен подход к определению параметров, которые дают максимальную точность при выполнении экспериментов на примере облаков точек, полученных при помощи информационной системы Terra$\underline{\ }$Maker.
Ключевые слова: PointNet, PointCloud, искусственные нейронные сети, параметры обучения, трехмерные облака, точки лазерного отражения.
Финансовая поддержка Номер гранта
Кубанский научный фонд НИП-20.1/22.16
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 075-15-2021-679
Исследование выполнено при финансовой поддержке Кубанского научного фонда в рамках научно-инновационного проекта № НИП-20.1/22.16. Исследование проводилось с использованием оборудования Научно-исследовательского центра пищевых и химических технологий КубГТУ (CKP_3111), разработка которого поддерживается Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение № 075-15-2021-679).
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: Д. А. Гура, Р. А. Дьяченко, Е. С. Бойко, Д. А. Левченко, “Настройка обучения моделей при классификации и сегментации облаков точек”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2024, № 1, 92–102
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GurDyaBoy24}
\by Д.~А.~Гура, Р.~А.~Дьяченко, Е.~С.~Бойко, Д.~А.~Левченко
\paper Настройка обучения моделей при классификации и сегментации облаков точек
\jour Искусственный интеллект и принятие решений
\yr 2024
\issue 1
\pages 92--102
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/iipr8}
\crossref{https://doi.org/10.14357/20718594240108}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr8
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2024/i1/p92
    • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Искусственный интеллект и принятие решений
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025