IHR WARENKORB IST AKTUELL LEER.

Haben Sie noch nichts passendes gefunden? Stöbern Sie durch unser komplettes Sortiment.

Oder melden Sie sich an bzw. registrieren Sie sich.

Ihre Vorteile

Kostenlose Lieferung
Kauf auf Rechnung
Ex Libris Tiefpreis
Filiallieferung und 650+ Abholorte
Rabatt-Bons als Club-Mitglied

KI-basierte Verbesserung der Auswertung von Seitensichtsonarbildern mittels Methoden des Deep Learnings

Von:

Yannik Steiniger

Beschreibung

Format auswählen

Kartonierter EinbandCHF 61.40

Kartonierter Einband

CHF61.40

TIEFPREIS

CHF61.40

Auslieferung erfolgt in der Regel innert 1 bis 2 Wochen.

Kostenlose Lieferung

Kein Rückgaberecht

Beschreibung

Diese Dissertation befasst sich damit, wie sich Deep Learning Modelle für die Auswertung von Seitensichtsonarbildern auch mit wenigen Trainingsdaten erfolgreich trainieren lassen. Hierfür wird unter anderem eine Methode zur Generierung synthetischer Sonarbilder mittels Generative Adversarial Networks entwickelt und gezeigt, dass das Anreichern des Trainingsdatensatzes mit diesen Bildern die Klassifikationsperformance von neuronalen Netzen deutlich steigern kann. Des Weiteren werden umfangreiche Studien zum Netzwerkdesign von Convolutional Neural Networks (CNN), zu hybriden Scattering Neural Networks sowie zu CNN- und transformerbasierten Detektoren im Kontext der automatischen Auswertung von Seitensichtsonarbildern vorgestellt. Es wird für diese Anwendung gezeigt, dass moderne Deep Learning Detektoren klassische Verfahren wie Template Matching hinsichtlich ihrer Detektionsleistung deutlich übertreffen.