Identification of Earth's surface objects using ensembles of convolutional neural networks

В работе предлагается методика идентификации объектов на изображениях поверхности Земли, основанная на сочетании методов машинного обучения. В качестве исходных моделей рассматриваются различные варианты многослойных сверточных нейронных сетей и машин опорных векторов. Предлагается также гибридная сверточная нейронная сеть, которая комбинирует признаки, выделенные нейронной сетью и экспертами. Оптимальные значения гиперпараметров моделей вычисляются методами сеточного поиска с использованием k-кратной перекрестной проверки. Показана возможность повышения точности идентификации на основе ансамблей указанных моделей нейронных сетей. Эффективность предложенного подхода демонстрируется на примере изображений, полученных радаром с синтезированной апертурой.