СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ ГЕОПОЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ПРИМЕРЕ ПРОБЛЕМАТИКИ ВЫДЕЛЕНИЯ ЗДАНИЙ НА КОСМО- И АЭРОФОТОСНИМКАХ (2024)
Задача выделения зданий в контексте семантической сегментации геополей представляет собой задачу перехода от множества геополей собственного и отраженного элементами суши, океана и атмосферы Земли электромагнитного излучения ко множеству геополей пространственного распределения собственного и отраженного объектами класса «Здания» электромагнитного излучения.
Проблематика выделения зданий включает в себя следующие основные проблемы: ложноположительные и ложноотрицательные срабатывания при выделении зданий, выделение отдельных зданий как одного объекта и распознавание объектов класса «Здания» на снимках, имеющих разные яркостные характеристики.
Данные проблемы, в рамках семантической сегментации геополей, рассматриваются с точки зрения снижения точности перехода от исходного множества геополей к результирующему множеству и относятся главным образом к исходному множеству.
Посредством анализа указанных проблем определены основные концептуальные решения в архитектурах нейронных сетей, позволяющие уменьшить их влияние: механизмы внимания и обработка глобальных признаков.
В результате эксперимента с архитектурами нейронных сетей STT, STEB-UNet, U-Net, MF-CNN и MSCFF, реализующими данные концептуальные решения, определены зависимости между временными затратами и конкретной реализацией концептуальных решений и наиболее эффективное с точки зрения обеспечиваемой точности решение — обработка глобальных признаков посредством мультимасштабного слияния признаков, реализуемое MSCFF.