Сегментация деревьев пихты на зашумленных снимках с БПЛА с использованием сверточной нейронной сети U-net

Abstract

Решается задача сегментации зашумленных снимков крон пораженных уссурийским полиграфом деревьев пихты сибирской с помощью модифицированной модели сверточной нейронной сети (СНС) U-Net. Исследуется эффективность этой модели СНС при сегментации зашумленных снимков в случаях использования робастной функции потерь Коши и функции потерь Focal Loss. Выявлена зависимость точности классификации от амплитуды выбросов на зашумленных снимках для каждой из функций потерь