Устойчивость модели полносверточной нейронной сети с механизмом внимания к импульсным помехам на изображениях пораженных деревьев пихты

Abstract

Исследуется устойчивость модели сверточной нейронной сети с механизмом внимания At-Mo-U-Net к импульсным помехам при решении задачи попиксельной классификации пораженных деревьев пихты на изображениях, полученных с БПЛА. Обучение модели происходит с применением робастной функции потерь (РФП) Коши. Исследование показало, что использование РФП Коши позволяет достичь плавного снижения устойчивости данной модели к помехам при работе с зашумленными изображениями