Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–17 апреля 2025 г., Томск/ под ред. А. С. Беляева. С. 615-620.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2025.— conference_tpu-2025-C04.pdf |
|---|---|
| Hoofdauteur: | |
| Andere auteurs: | |
| Samenvatting: | В работе представлены результаты разработки и сравнения архитектур сверточных нейронных сетей (СНС) для семантической сегментации объектов земной поверхности на изображениях, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Исследование включает подготовку датасета, реализацию моделей U-Net, U-Net++, SegNet и ENet, их обучение и оценку качества сегментации. Наилучшие результаты показала модель SegNet (F1- мера – 0,93, mIoU – 0,88) Текстовый файл |
| Gepubliceerd in: |
2025
|
| Onderwerpen: | |
| Online toegang: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132277 |
| Formaat: | Elektronisch Hoofdstuk |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681244 |
| Samenvatting: | В работе представлены результаты разработки и сравнения архитектур сверточных нейронных сетей (СНС) для семантической сегментации объектов земной поверхности на изображениях, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Исследование включает подготовку датасета, реализацию моделей U-Net, U-Net++, SegNet и ENet, их обучение и оценку качества сегментации. Наилучшие результаты показала модель SegNet (F1- мера – 0,93, mIoU – 0,88) Текстовый файл |
|---|