Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2024
Ключевые слова: беспилотные летательные аппараты, лесная таксация, ансамблевый метод машинного обучения, детекция и классификация, unmanned aerial vehicles, convolutional neural networks, deep learning
Аннотация: В работе представлено применение метода машинного обучения DeepForest, который относится к классу ансамблевых методов и разработан как альтернатива глубоким нейронным сетям. Метод Deep Forest Classifier используется для автоматизации процесса лесной таксации. В экспериментальной части работы показано, что такая модель позволяет обеПоказать полностьюспечить высокую точность и скорость обработки визуальных данных, избегая, при этом, сложной настройки гиперпараметров и не требуя большого объема данных для обучения. The paper presents an algorithm for using the DeepForest library to solve the problem of recognizing forest stands using deep learning methods. The experimental part of the work shows that, based on the architecture of convolutional neural networks, this library allows for high accuracy and speed of data processing in recognizing forest stands.
Журнал: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Номера страниц: 77-80
Место издания: Красноярск