Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/341184
Заглавие документа: Сегментация спутниковых изображений с использованием модели SegFormer
Другое заглавие: Segmentation of satellite images using the model SegFormer / I. A. Dushko, A. M. Nedzved, А. M. Belotserkovsky
Авторы: Душко, И. А.
Недзьведь, А. М.
Белоцерковский, А. М.
Тема: ЭБ БГУ::МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ::Космические исследования
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
Дата публикации: 2025
Издатель: Минск : БГУ
Библиографическое описание источника: Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 350-359.
Аннотация: В данной статье рассматривается задача сегментации спутниковых изображений с использованием модели SegFormer на основе трансформеров. Для подготовки данных использовались ручное аннотирование с использованием Labelbox и общедоступныe картографическиe ресурсы (Google Maps, Ersi и Bing). Модели на основе трансформеров демонстрируют превосходство над традиционными свёрточными нейронными сетями (CNN) в задачах компьютерного зрения, что делает их перспективными для сегментации спутниковых изображений
Аннотация (на другом языке): This article discusses the problem of segmentation of satellite images using the SegFormer model based on transformers. Manual annotation using Labelbox and publicly available cartographic resources (Google Maps, Ersi, and Bing) were used to prepare the data. Transformer-based models demonstrate superiority over traditional convolutional neural networks (CNNs) in computer vision tasks, which makes them promising for segmentation of satellite images
Доп. сведения: Раздел IV. Геоинформатика и дистанционное зондирование земли
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/341184
ISBN: 978-985-881-851-7
978-985-881-853-1 (ч. 2)
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2025. Информационные системы и технологии

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
350-359.pdf933,9 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.