Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли; Молодежь и современные информационные технологии - Смирнов А. А. (2025, 2025)
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)