| |
Щодо характеристик роботи класифікатора для зображень дистанційного зондування, які стиснуті різними кодерами [Текст] / Г. А. Проскура, О. С. Рубель, С. С. Кривенко, В. В. Лукін
// Авіаційно-космічна техніка і технологія : Научно-технический журнал. – Харьков : ХАІ, 2022. – Т. 38, 4 (спецвипуск 2). – С. 67-77 : рис.
Основним предметом статті є фактори, що визначають точність класифікації. Одним з їх є якість стисненого зображення. Завдання полягає в тому, щоб отримати уявлення про те, чи варто тренувати класифікатор нейронної мережі для нестиснутих зображень із якістю, подібною до якості стиснутих даних, які потрібно класифікувати. Розглянуто чотири типові класи. Як висновок, можна стверджувати, що або загальна модель спотворень повинна бути модифікована, або навчання класифікатора має бути виконано для даних, створених відповідною технікою стиснення.
|
