|
Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)
Cверточные нейронные сети c глубоким обучением в задачах обработки гиперспектральных спутниковых данных
Л. П. Басс, М. Г. Кузьмина, О. В. Николаева
Аннотация:
За последнее десятилетие глубокие сверточные нейронные сети (deep convolutional neural networks, DСNN) были успешно применены для обработки многопиксельных спутниковых изображений высокого разрешения, используемых при решении разнообразных задач восстановления характеристик земной атмосферы и поверхности Земли по данным дистанционного зондирования.
В работе дано представление о состоянии исследований по применению нейросетевых методов обработки гиперспектральных спутниковых изображений, включая краткие сведения об основных особенностях сверточных нейронных сетей (convolutional neural networks, CNN), глубоком обучении (deep learning, DL), сетях-автоэнкодерах (autoencoders, AE), используемых для сжатия информации.
К настоящему времени в Internet накоплено значительное число открытых для использования моделей сверточных нейронных сетей с глубоким обучением, позволяющих разрабатывать новые, усовершенствованные модели DCNN на основе уже созданных хорошо работающих типов этих сетей. Краткая информация о некоторых из этих моделей содержится в настоящей работе. Более подробную информацию о библиотеке открытых нейросетевых моделей и больших базах данных, необходимых для настройки DCNN, предполагается дать во второй части работы, публикация которой планируется.
Ключевые слова:
гиперспектральное зондирование, сверточные нейронные сети.
Образец цитирования:
Л. П. Басс, М. Г. Кузьмина, О. В. Николаева, “Cверточные нейронные сети c глубоким обучением в задачах обработки гиперспектральных спутниковых данных”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 282, 32 с.
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ipmp2638 https://www.mathnet.ru/rus/ipmp/y2018/p282
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 283 | PDF полного текста: | 386 | Список литературы: | 13 |
|