Застосування генеративно-змагальних мереж для покращення якостi сегментацiї супутникових знiмкiв
Вантажиться...
Дата
2022-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Квалiфiкацiйна робота мiстить: 56 стор., 11 рисунки, 5 таблиць, 17 джерел.
Застосування сучасних нейромережевих архiтектур у задачi семантичної сегментацiї супутникових знiмкiв дозволяє має великий прикладний сенс. Проте незбалансованiсть класiв у навчальних вибiрках, що є притаманним саме супутниковим даним, є iстотною проблемою, яка знижує їх ефективнiсть. Дана робота полягає у розробцi методiв застосуваннi доповнення навчальних вибiрок, що має на метi пiдвищити якiсть семантичної сегментацiї. Для цього було проаналiзовано рiзнi пiдходи до генеративних моделей, зокрема генеративно-змагальнi мережi. Особлива увага була придiлена архiтектурi Pix2Pix та її вдосконаленням. Також було розроблено i iмплементовано алгоритм генерацiї штучних масок класифiкацiї i, як наслiдок, повний процес аугментацiї тренувального набору. У ходi виконання роботи було проведенi експерименти, якi довели ефективнiсть запропонованого пiдходу. Попри незначне погiршення метрик для мажоритарних класiв, якiсть класифiкацiї мiноритарних класiв значно зросла. Таким чином було отримано метод аугментацiї наборiв даних супутникових знiмкiв, який дозволяє покращити якiсть семантичної сегментацiї.
Опис
Ключові слова
семантична сегментацiя, semantic segmentation, unet, незбалансованiсть класiв, class imbalance, генеративно-змагальнi мережi, generative-adversarial networks, pix2pix
Бібліографічний опис
Шкаліков, О. В. Застосування генеративно-змагальних мереж для покращення якостi сегментацiї супутникових знiмкiв : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Шкалiков Олег Володимирович. – Київ, 2022. – 56 с.