No abstract

No abstract

Аннотация. Для решения задач семантической сегментации, как правило, используются сверточные нейронные сети. Известно, что главным недостатком таких сетей является время работы, поэтому в статье была сделана попытка сократить время работы алгоритма, не теряя при этом в качестве. В статье приведено сравнение трех видов алгоритмов Unet, Enet и Segnet для выполнения семантической сегментации. Был сделан вывод о применении сети Unet c предварительным использованием вегетативного индекса. В архитектуре сети Unet блоки свертки заменены блоками пакетной свертки для ускорения работы сети. В качестве нелинейного слоя используется блок relu. Результаты сегментации оцениваются с помощью метрики Intersection Over Union. Рассмотренный алгоритм показал хорошие временные и качественные характеристики.