Распознавание растительности на спутниковых снимках
Аннотация
Целью работы является исследование задачи распознавания растительности на спутниковых и аэрофотоснимках.
В работе были исследованы такие методы распознавания растительности, как индекс NDVI и свёрточные нейронные сети. Были обучены и сравнены несколько свёрточных нейронных сетей U-net с кодировщиком ResNet-18. В процессе исследования были проведены эксперименты, которые показали, что такие технологии как последовательное обучение сети на разных наборах данных и учет выхода других нейронных сетей повышают качество распознавания.
Использованные технологии:
– язык программирования Python,
– библиотека компьютерного зрения OpenCV,
– библиотека глубокого обучения PyTorch
В работе были исследованы такие методы распознавания растительности, как индекс NDVI и свёрточные нейронные сети. Были обучены и сравнены несколько свёрточных нейронных сетей U-net с кодировщиком ResNet-18. В процессе исследования были проведены эксперименты, которые показали, что такие технологии как последовательное обучение сети на разных наборах данных и учет выхода других нейронных сетей повышают качество распознавания.
Использованные технологии:
– язык программирования Python,
– библиотека компьютерного зрения OpenCV,
– библиотека глубокого обучения PyTorch