Název: Semantic segmentation using support vector machine classifier
Autoři: Pecha, Marek ; Langford, Z. ; Horák, David ; Tran Mills, R.
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Konference/Akce: Programs and Algorithms of Numerical Mathematics /21./, Jablonec nad Nisou (CZ), 20220619
Rok: 2023
Jazyk: eng
Abstrakt: This paper deals with wildfire identification in the Alaska regions as a semantic segmentation task using support vector machine classifiers. Instead of colour information represented by means of BGR channels, we proceed with a normalized reflectance over 152 days so that such time series is assigned to each pixel. We compare models associated with $\mathcal{l}1$-loss and $\mathcal{l}2$-loss functions and stopping criteria based on a projected gradient and duality gap in the presented benchmarks.
Klíčová slova: distributed training; semantic segmentation; support vector machines; wildfire identification
Číslo projektu: 847593
Zdrojový dokument: Programs and Algorithms of Numerical Mathematics 21 : Proceedings of Seminar, ISBN 978-80-85823-73-8

Instituce: Ústav geoniky AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: https://dml.cz/bitstream/handle/10338.dmlcz/703198/PANM_21-2022-1_19.pdf
Původní záznam: https://hdl.handle.net/11104/0342781

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-524979


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav geoniky
Konferenční materiály > Příspěvky z konference