Analyzing the Efficiency of Segment Boundary Detection Using Neural Networks

A. V. Kugaevskikh, A. A. Sogreshilin

Результат исследования: Научные публикации в периодических изданияхстатья

Аннотация

This paper describes the architecture of a neural network for edge detection. Different filters for first-layer neurons are compared. Neural network learning based on a cosine measure algorithm shows much worse results than an error backpropagation algorithm. Optimal parameters for the first-layer neuron operation are given. The proposed architecture fulfills the stated tasks on edge selection.

Язык оригиналаанглийский
Страницы (с-по)414-422
Число страниц9
ЖурналOptoelectronics, Instrumentation and Data Processing
Том55
Номер выпуска4
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 июл 2019

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Analyzing the Efficiency of Segment Boundary Detection Using Neural Networks». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

  • Цитировать