Головная страница ИПМ Библиотеки, издания  •  Поиск публикаций  English 
Публикация

Препринт ИПМ № 282, Москва, 2018 г.
Авторы: Басс Л.П., Кузьмина М.Г., Николаева О.В.
Cверточные нейронные сети c глубоким обучением в задачах обработки гиперспектральных спутниковых данных
Аннотация:
За последнее десятилетие глубокие сверточные нейронные сети (deep convolutional neural networks, DСNN) были успешно применены для обработки многопиксельных спутниковых изображений высокого разрешения, используемых при решении разнообразных задач восстановления характеристик земной атмосферы и поверхности Земли по данным дистанционного зондирования. В работе дано представление о состоянии исследований по применению нейросетевых методов обработки гиперспектральных спутниковых изображений, включая краткие сведения об основных особенностях сверточных нейронных сетей (convolutional neural networks, CNN), глубоком обучении (deep learning, DL), сетях-автоэнкодерах (autoencoders, AE), используемых для сжатия информации. К настоящему времени в Internet накоплено значительное число открытых для использования моделей сверточных нейронных сетей с глубоким обучением, позволяющих разрабатывать новые, усовершенствованные модели DCNN на основе уже созданных хорошо работающих типов этих сетей. Краткая информация о некоторых из этих моделей содержится в настоящей работе. Более подробную информацию о библиотеке открытых нейросетевых моделей и больших базах данных, необходимых для настройки DCNN, предполагается дать во второй части работы, публикация которой планируется.
Ключевые слова:
гиперспектральное зондирование, сверточные нейронные сети
Язык публикации: русский, страниц: 32
Направление исследований:
Математическое моделирование в актуальных проблемах науки и техники
Полный текст на русском языке: Сведения об авторах:
  • Басс Леонид Петрович,  ,  ИПМ им. М.В. Келдыша РАН
  • Кузьмина Маргарита Георгиевна,  ,  ИПМ им. М.В. Келдыша РАН
  • Николаева Ольга Васильевна,  ,  ИПМ им. М.В. Келдыша РАН