Тип публикации: диссертация
Год издания: 2020
Ключевые слова: машинное обучение, сверточные нейронные сети, классификация, сегментация, детектирование, растительность, дистанционное зондирование Земли
Аннотация: Цель работы – разработка методов машинного обучения при обработке изображений сверхвысокого пространственного разрешения в условиях малых выборок по искусственно увеличенным данным. Актуальность вызвана необходимостью повышения точности классификации изображений.Объект исследования – сверточные нейронные сети (СНС). Методы исследовПоказать полностьюания: методы искусственного увеличения объема обучающей выборки, машинного обучения, статистического анализа.Разработаны: новая архитектура СНС, новая методика автоматического формирования контрольной выборки, модифицированный алгоритм сегментации объектов на изображениях. Теоретическая значимость: применительно к проблематике диссертации результативно использован комплекс существующих методов и алгоритмов, основанных на методах машинного обучения. Практическая ценность: все результаты реализованы программно, встроены в курс практических занятий по дисциплине «Интеллектуальные технологии и представление знаний».