Модель полносверточной нейронной сети для семантической сегментации деревьев пихты на изображениях с БПЛА

Abstract

В данной работе представлена модифицированная модель нейронной сети на основе U-Net для классификации деревьев A. Sibirica. Модель включает в себя пакетную нормализацию, сохранение размеров карт признаков и использование остаточных блоков. Доказано, что использование более крупных фрагментов изображения улучшает способность нейронной сети к обобщению, обеспечивая высокую эффективность семантической сегментации