Порiвняння методiв машинного навчання для виявлення пошкоджень на сiльськогосподарських територiях
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Метою дослiдження є уточнення методiв розв’язання задачi
сегментацiї кратерiв на супутникових знiмках на основi моделей
машинного навчання. Об’єктом дослiдження є процес виявлення кратерiв
за супутниковими знiмками. Предметом дослiдження є методи виявлення
кратерiв, сформованих внаслiдок вибухiв бомб чи iнших вибухових
пристроїв, з використанням сучасних технологiй обробки зображень,
супутникового зондування та геоiнформацiйних систем.
Пiд час дослiдження було проведено аналiз та порiвняння iснуючих
методiв розв’язання задачi сегментацiї на супутникових зображеннях.
Використання результатiв поставлених задач роботи можуть бути
застосованi для оцiнки пошкоджень, визначення найбiльш вразливих зон
для населення, тощо. Результати дослiдження показали, що модель U-Net
з використанням Dice Loss виявилася найбiльш ефективною, здатною
точно визначити мiсцеположення кратерiв. Також, виявлено, що моделi,
навченi з використанням Dice Loss, показали кращi та стабiльнiшi
результати порiвняно з моделями, навченими з використанням Focal Loss.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, U-NET, FPN, DEEPLABV3
Бібліографічний опис
Нестеренко, Д. С. Порiвняння методiв машинного навчання для виявлення пошкоджень на сiльськогосподарських територiях : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Нестеренко Данило Сергiйович. - Київ, 2024. - 50 с.