Нейромережева модель розпізнавання вирв від бомбардування за супутниковими даними
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація містить 109 сторінок, 20 ілюстрацію, і 181 джерел літератури.
Наразі задача розпізнавання вирв від бомбардувань стає все гострішою. Після повномасштабної військової агресії російської федерації, чимало фондів намагаються оцінити збитки, які були нанесені об’єктам інфраструктури, цивільним будівлям, тощо. Нейромережева модель розпізнавання вирв від бомбардувань за супутниковими даними дасть змогу комплексно та всеціло оцінити масштаб руйнувань, який в подальшому може бути використаний для підрахунку збитків. Для досягнення мети було використано: нейромережеву модель U-Net ; Google Collaboratory; бібліотеки pytorch, torchvision, matplotlib, Pillow, imutils, scikit-learn, tqdm, gdal, numpy.
Опис
Ключові слова
нейромережева модель, neural network model, машинне навчанн, machine learning, u-net, u-net, resnet-34, resnet-34, супутникові знімки, satellite images, sentinel-2, sentinel-2, функція втрат, loss function, датасет, dataset, вирви від бомбардувань, escapes from bombing
Бібліографічний опис
Поприго, Я. Л. Нейромережева модель розпізнавання вирв від бомбардування за супутниковими даними : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Поприго Ярослав Леонідович. – Київ, 2022. – 110 с.