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Terrain Classification Algorithm for Lunar Rover Using a Deep Ensemble Network with High-Resolution Features and Interdependencies between Channels

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Autor
Año de publicación 2020
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: Para las tareas de clasificación de terrenos, los métodos anteriores utilizaban una única escala o modelo para extraer las características de la imagen, empleaban redes de alta a baja resolución para extraer las características de la imagen y utilizaban una red sin relación entre canales. Estos métodos llevaban a la insuficiencia de las características extraídas. Por lo tanto, la precisión de la clasificación se vería reducida. Las muestras en las tareas de clasificación de terrenos son diferentes a las de otras tareas de clasificación de imágenes. Las diferencias entre las muestras en las tareas de clasificación de terrenos son más sutiles que en otras tareas de clasificación a nivel de imagen. Y los colores de cada muestra en la clasificación de terrenos son similares. Por lo tanto, es necesario mantener la alta resolución de las características y establecer las interdependencias entre los canales para resaltar las características de la imagen. Este tipo de redes puede mejorar la precisión de la clasificación. Para superar estos desafíos, este artículo presenta un algoritmo de clasificación de terrenos para el Rover
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Terrain Classification Algorithm for Lunar Rover Using a Deep Ensemble Network with High-Resolution Features and Interdependencies between Channels", -:Revista VirtualPRO,, 2020. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3932158/), el día 2025-06-12.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2020

Terrain Classification Algorithm for Lunar Rover Using a Deep Ensemble Network with High-Resolution Features and Interdependencies between Channels

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