Вісник № 02. Інноваційні дослідження у наукових роботах студентів
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62594
Переглянути
Документ Розробка та порівняння моделей глибокого навчання для сегментації супутникових зображень з метою локалізації ерозії грунтів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Багмут, Іван Олександрович; Фігурська, Валентина СтепанівнаДана робота присвячена вирішенню задачі автоматичного визначення географічного положення ґрунтів, що виявляють ознаки деградації. У роботі проведене детальне дослідження існуючої літератури за тематикою, розглянуто алгоритми та підходи вирішення задачі та їх переваги і недоліки, а також запропоновано критерії оцінки та базовий алгоритм для порівняння з результатами подальших досліджень та експериментів. Такий підхід забезпечує адекватну оцінку якості розробки програмних засобів сегментації зображень. Оскільки алгоритми машинного навчання потребують попередньої обробки даних, а також існують певні особливості роботи із супутниковими зображеннями, розроблена низка функцій, які надалі можуть використовуватись такими алгоритмами. Результатом роботи є розроблений програмний пакет завантаження та передобробки супутникових зображень, а також тренування і оцінки моделей глибокого навчання.