Deep lbls: segmentación acelerada de regiones del cielo utilizando redes neuronales convolucionales profundas híbridas y modelo de nivel de conjunto de Boltzmann de red de Lattice
Autores: Albalooshi, Fatema A.; Qader, M. R.; Ismail, Yasser; Elmedany, Wael; Al-Ammal, Hesham; Rajarajan, Muttukrishnan; Asari, Vijayan K.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Deep lbls: segmentación acelerada de regiones del cielo utilizando redes neuronales convolucionales profundas híbridas y modelo de nivel de conjunto de Boltzmann de red de Lattice
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería General
Palabras clave
Segmentación
Región del cielo
Redes Neuronales Convolucionales
Contorno activo
DeepLabV3+
Lattice Boltzmann
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
La segmentación precisa de la región del cielo es crucial para varias aplicaciones, incluyendo la detección de objetos, el seguimiento y reconocimiento, así como aplicaciones de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR).
Descripción
La segmentación precisa de la región del cielo es crucial para varias aplicaciones, incluyendo la detección de objetos, el seguimiento y reconocimiento, así como aplicaciones de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR).