Конфігурація після навчання нейронної мережі для сегментації зображень

Abstract

Сегментація зображень використовується для вирішення багатьох практичних задач, таких аналіз медичних знімків, фотографій навколишнього середовища тощо. Найбільшу якість вирішення даної задачі демонструють згорткові нейронні мережі. Проблема є обчислювально складною. Великий час виконання нейронних мереж ускладнює їх впровадження на мобільних пристроях [1], особливо враховуючи той факт, що архітектуру нейронної мережі (і, як наслідок, час передбачення) зазвичай неможливо змінити без повторного навчання нейронної мережі.