| Title: | Сегментация спутниковых изображений на основе сверточных нейронных сетей |
| Other Titles: | Segmentation of satellite images based on convolutional neural networks |
| Authors: | Ерофеев, В. С. |
| Keywords: | материалы конференций;спутниковые изображения;сверточные нейронные сети;спутниковые данные |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Ерофеев, В. С. Сегментация спутниковых изображений на основе сверточных нейронных сетей = Segmentation of satellite images based on convolutional neural networks / В. С. Ерофеев // Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 44–48. |
| Abstract: | В работе проводится сравнительный анализ архитектур сверточных нейронных сетей U-Net и Feature Pyramid
Network применительно к задаче сегментации спутниковых изображений. Полученные результаты показывают, что обе
архитектуры демонстрируют высокую точность сегментации, при этом U-Net обеспечивает лучшую детализацию мелких
объектов, а Feature Pyramid Network – более устойчивую сегментацию объектов различного масштаба. |
| Alternative abstract: | In the paper we compare the U-Net and Feature Pyramid Network convolutional neural network architectures for the satellite
image segmentation. The results show that both architectures demonstrate high segmentation accuracy, with U-Net providing better detail of
small objects and Feature Pyramid Network providing more stable segmentation of objects of different scales. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60402 |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)
|
