Метод дополнения двухмерных карт местности
Автор: Любченко Э.М.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 9-2 (96), 2024 года.
Бесплатный доступ
Географическая информация, представленная на двухмерных картах, не всегда является полной. В таких случаях необходимо обращаться к сторонним источникам для дополнения недостающих данных о местности. В статье представлен подход, позволяющий достраивать и расширять двухмерные карты местности на основе генеративно-состязательной сети и сети кодировщике контекста. Для корректного дополнения информации о местности необходимо получить недостающие данные, то есть найти способ или средство их получения.
Географическая карта, генеративно-состязательные сети, кодировщик контекста
Короткий адрес: https://sciup.org/170207147
IDR: 170207147 | DOI: 10.24412/2500-1000-2024-9-2-134-138
Список литературы Метод дополнения двухмерных карт местности
- Deepak Pathak, Philipp Krahenbuhl, Jeff Donahue, Trevor Darrell and Alexei A. Efros. Context Encoders: Feature Learning by Inpainting. In CVPR 2016.
- Goodfellow I-J, Pouget-Abadie J. and Mirza M. e.c. Generative Adversarial Networks, 2014. URL: https://arxiv.org/abs/1406.2661.
- Yamashita, R., Nishio, M., Do, R.K.G. et al. Convolutional neural networks: an overview and application in radiology. Insights Imaging 9, 611-629 (2018). DOI: 10.1007/s13244-018-0639-9 EDN: VILEQR
- Aitken, Kyle & Ramasesh, Vinay & Cao, Yuan & Maheswaranathan, Niru. (2021). Understanding How Encoder-Decoder Architectures Attend. DOI: 10.48550/arXiv.2110.15253
- Lampinen, Andrew Kyle et al. "Learned feature representations are biased by complexity, learning order, position, and more". ArXiv abs/2405.05847 (2024).
- Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. In NIPS, 2012.
