Программная реализация сверточных нейронных сетей U-Net и исследование их эффективности в задачах классификации на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфом

Abstract

В работе проведён анализ наиболее известных архитектур класса U-Net. Проведено обучение этих архитектур СНС и получены результаты исследования точности сегментации снимков для каждого из четырёх классов деревьев пихты, поражённых уссурийским полиграфом.

The paper analyzes the most famous U-Net class architectures. These CNN architectures were trained and the results of studying the accuracy of image segmentation for each of the four classes of fir trees affected by the Polygraphus proximus were obtained.