Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341184Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Душко, И. А. | - |
| dc.contributor.author | Недзьведь, А. М. | - |
| dc.contributor.author | Белоцерковский, А. М. | - |
| dc.date.accessioned | 2026-02-05T11:05:07Z | - |
| dc.date.available | 2026-02-05T11:05:07Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | 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. | - |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-851-7 | - |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-853-1 (ч. 2) | - |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341184 | - |
| dc.description | Раздел IV. Геоинформатика и дистанционное зондирование земли | - |
| dc.description.abstract | 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 | - |
| dc.language.iso | ru | - |
| dc.publisher | Минск : БГУ | - |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
| dc.subject | ЭБ БГУ::МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ::Космические исследования | - |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | - |
| dc.title | Сегментация спутниковых изображений с использованием модели SegFormer | - |
| dc.title.alternative | Segmentation of satellite images using the model SegFormer / I. A. Dushko, A. M. Nedzved, А. M. Belotserkovsky | - |
| dc.type | conference paper | - |
| dc.description.alternative | 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 | - |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Информационные системы и технологии | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 350-359.pdf | 933,9 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.