Программное обеспечение разметки крупноформатных аэрокосмических изображений и подготовки обучающих выборок

Автор: Гаврилов Дмитрий Александрович, Щелкунов Н.Н.

Журнал: Научное приборостроение @nauchnoe-priborostroenie

Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление

Статья в выпуске: 2 т.30, 2020 года.

Бесплатный доступ

В настоящей работе представлено программное обеспечение, предназначенное для разметки объектов на аэрокосмических изображениях видимого и инфракрасного спектров, создания базы образцов и подготовки обучающих выборок для решения задачи обнаружения и локализации объектов. Программа разметки работает в автоматическом, полуавтоматическом и ручном режимах. Работа в полуавтоматическом режиме позволяет оператору уточнить локализацию и маркировку объектов и значительно облегчает и повышает качество подготовки обучающих выборок для последующего обучения алгоритмов обнаружения и классификации.

Разметка обучающих выборок, обучение нейросетей, активное обучение

Короткий адрес: https://sciup.org/142223748

IDR: 142223748   |   DOI: 10.18358/np-30-2-i6775

Список литературы Программное обеспечение разметки крупноформатных аэрокосмических изображений и подготовки обучающих выборок

  • Малыхина Г.Ф., Меркушева А.В. Элементы статистической концепции обучения нейронной сети и прогнозирование точности ее функционирования // Научное приборостроение. 2005. Т. 15, № 1. С. 29-44. URL: http://iairas.ru/mag/2005/abst1.php#abst3
  • Dvornik N., Mairal J., Schmid C. On the importance of visual context for data augmentation in scene understanding // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2019. P. 1-1. DOI: 10.1109/TPAMI.2019.2961896
  • Шахуро В.И., Конушин А.С. Синтез обучающих выборок для классификации дорожных знаков с помощью нейросетей // Компьютерная оптика. 2018. Т. 42, № 1. С. 105-112. DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-1-105-112
  • Гилязев Р.А., Турдаков Д.Ю. Активное обучение и краудсорсинг: обзор методов оптимизации разметки данных // Труды Института системного программирования РАН. 2018. Т. 30, № 2. С. 215-250. DOI: 10.15514/ISPRAS-2018-30(2)-11
  • ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) [Electronic resource]. URL: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/ (accessed: 13.07.2018).
  • Гаврилов Д.А., Местецкий Л.М., Семенов А.Б. Метод разметки изображений самолетов на аэрокосмических снимках на основе непрерывных морфологических моделей // Программирование. 2019. № 6. С. 3-12.
  • Гаврилов Д.А. Программно-аппаратный комплекс тестирования алгоритмов детектирования и локализации объектов в видеопоследовательностях // Научное приборостроение. 2019. Т 29, № 1. С. 149-156. URL: http://iairas.ru/mag/2019/abst1.php#abst22
Еще
Статья научная