Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliographic Details
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 615-620
Main Author:	Смирнов А. А.
Other Authors:	Друки А. А. Алексей Алексеевич (научный руководитель)
Summary:	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
Language:	Russian
Published:	2025
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сверточная нейронная сеть семантическая сегментация компьютерное зрение БПЛА дистанционное зондирование Земли U-Net
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132277
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681244

Description
Summary:	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

Similar Items