WILDFIRES IDENTIFICATION: SEMANTIC SEGMENTATION USING SUPPORT VECTOR MACHINE CLASSIFIER

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F23%3A10257433" target="_blank" >RIV/61989100:27240/23:10257433 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://dml.cz/handle/10338.dmlcz/703198" target="_blank" >https://dml.cz/handle/10338.dmlcz/703198</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.21136/panm.2022.16" target="_blank" >10.21136/panm.2022.16</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
WILDFIRES IDENTIFICATION: SEMANTIC SEGMENTATION USING SUPPORT VECTOR MACHINE CLASSIFIER
Popis výsledku v původním jazyce
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 l1-loss and l2-loss functions and stopping criteria based on a projected gradient and duality gap in the presented benchmarks.
Název v anglickém jazyce
WILDFIRES IDENTIFICATION: SEMANTIC SEGMENTATION USING SUPPORT VECTOR MACHINE CLASSIFIER
Popis výsledku anglicky
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 l1-loss and l2-loss functions and stopping criteria based on a projected gradient and duality gap in the presented benchmarks.

Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Programs and Algorithms of Numerical Mathematics 21 : Jablonec nad Nisou, June 19-24, 2022 : proceedings of seminar
ISBN
978-80-85823-73-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
13
Strana od-do
173-185
Název nakladatele
Institute of Mathematics, Academy of Sciences of the Czech Republic
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Jablonec nad Nisou
Datum konání akce
19. 6. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)