• ГлавнаяНовостиНовостиНовости, 202107Новости, 202107 → В Сколтехе разработан новый метод обучения алгоритмов компьютерного зрения на ограниченных наборах данных

      В Сколтехе разработан новый метод обучения алгоритмов компьютерного зрения на ограниченных наборах данных

      Ученые Сколтеха разработали метод обучения алгоритмов компьютерного зрения, повышающий точность обработки данных при наличии ограниченных исходных выборок. Благодаря новому методу решение различных задач дистанционного зондирования станет проще не только для компьютеров, но в перспективе и для пользователей данных. Результаты исследования опубликованы в журнале Remote Sensing.

      КиТ :: Будь в СЕТИ! KiT - Keep-inTouch :: RSS-лента

P.c{font-size:75%;text-align:right;}img{border:0;padding:1px;}table{display:table;border-spacing:10px;}td{display:table-cell;padding:10px;vertical-align:top;}.content img{float:right;}.hidden_block{display:none;}

Методы компьютерного зрения и машинного обучения уже давно используются при решении задач экологического мониторинга: с наиболее трудоемкими из них, которые к тому же подвержены человеческим ошибкам, алгоритмы справляются с большой легкостью. Однако проблема в том, что нейронную сеть сначала необходимо обучить, чтобы она могла, например, успешно различать породы деревьев в лесных массивах.

Существенное отличие спутниковых изображений от обычных фотографий, десятки которых можно ежеминутно делать на смартфон, заключается в том, что за один проход спутника можно получить не так много кадров, при этом не всегда с достаточным разрешением. Кроме того, на качество съемки влияет облачность. Получение достаточного количества хорошо размеченных изображений, пригодных для обучения нейронной сети, может оказаться крайне сложной задачей, для решения которой ученые и инженеры используют, в частности, методы аугментации изображений.

«Нейронная сеть – очень мощная система, требующая использования больших наборов обучающих данных для получения качественных результатов. К сожалению, при решении практических задач мы зачастую сталкиваемся с проблемой нехватки данных, поэтому специалистам по обработке данных приходится применять различные методы, чтобы искусственно увеличивать исходные выборки. Одним из самых популярных методов является аугментация данных – преобразование изображений для повышения вариативности выборки», − отметил один из авторов статьи, аспирант Сколтеха Сергей Нестерук.

Профессор Сколтеха Иван Оселедец и его коллеги разработали метод аугментации данных MixChannel, который можно применять к мультиспектральным спутниковым изображениям. В его основе лежит принцип подстановки данных: на место полосы в исходном изображении подставляется полоса полученного в другое время изображения того же участка земной поверхности.

«Использование метода аугментации данных в случае с обычными изображениями RGB не представляет особой трудности, а вот эффективного средства аугментации сложных мультиспектральных данных до сих пор не было. MixChannel – принципиально новый метод аугментации данных, предназначенный именно для работы с мультиспектральными данными», − отметила соавтор статьи, аспирант Сколтеха Светлана Илларионова.

Композитный ИИ: что это такое и зачем он нужен?

Для проверки работы нового метода ученые использовали изображения бореальных хвойных и лиственничных лесов Архангельской области, полученные со спутника Sentinel-2. На них исследователи обучали сверточную нейронную сеть классифицировать данные типы лесов. «Прямой метод обучения классификационной модели на основе сверточной нейронной сети заключается в использовании набора спутниковых изображений заданной территории, полученных в течение активного вегетационного периода. Для создания обучающего набора данных используется фрагмент, выбранный случайным образом из крупного изображения, – отметили авторы. – Однако если проверять полученную модель на изображении, полученном в день, который не вошел в обучающий набор, точность модели может резко снижаться».

Поскольку над территорией Архангельской области часто присутствует облачность, пригодных для использования спутниковых снимков оказалось очень мало – всего шесть, но даже при такой ограниченной выборке новый метод по результатам тестирования на трех нейронных сетях превзошел самые современные решения. Как подчеркивают авторы, разработанный ими метод можно применять в сочетании с другими методами аугментации, что позволит получать еще больше обучающих данных.

Новый метод можно применять и для решения других задач, связанных с использованием данных дистанционного зондирования Земли, в частности, для экологических исследований, точного земледелия и любых других задач, где имеется ограниченное количество изображений со средним пространственным разрешением. В дальнейшем ученые планируют доработать свой метод, обеспечив возможность обработки изображений различных типов земного покрова и более обширных территорий с различными природными условиями.

В исследовании приняли участие ученые из Космического центра, Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE) и Лаборатории цифрового сельского хозяйства (DAL) Сколтеха.

Поделиться

Другие материалы рубрики

Новая онлайн-игра физически сжигает видеокарты ценой сотни тысяч рублей

Минобороны потратит 320 миллионов на «Катюшу» для мониторинга СМИ

Amazon без предупреждения выбросил из своего облака создателя «антитеррористического ПО»

Российский офисный пакет установили более 2,5 млн раз: что представляет собой «МойОфис» сегодня

WhatsApp глючит на смартфонах Samsung. Как этого избежать

Банкам разрешили и дальше пользоваться иностранным софтом и «железом». Но недолго

MARKET.CNEWS VPS

Подобрать виртуальный сервер

От 30 руб./месяц

IaaS

Подобрать облачную инфраструктуру

От 346 руб./месяц

S3-хранилище

Подобрать облачное хранилище

От 6,2 коп. за 1 Гб/месяц

Dedicated

Подобрать выделенный сервер

От 1499 руб./месяц

Техника Как перенести данные на новый смартфон и сделать бэкапОбзор смартфона Infinix Note Pro: новинка летаОбзор холодильника Samsung RFA: на страже свежести ваших продуктов Наука Найден новый тип квазичастиц - он поможет создать материю из кубитов Прорыв в физике: создана твердая кристаллическая форма электронов Всего два атома - толщина самого тонкого в мире устройства для хранения данных Решение месяца Промышленность станет
кибериммунной

Решение месяца Промышленность станет
кибериммунной

ИТ в госсекторе Как работает импортозамещение ИТ-оборудования в российских школах и больницах

На что государство тратит десятки миллионов рублей?

TikTok запустил формат нативной рекламы Spark Ads для брендов

TikTok запускает новый рекламный формат - Spark Ads, c помощью которого бренды смогут продвигать ролики из своих аккаунтов TikTok в ленте рекомендаций пользователей, а также продвигать ролики креаторов, принявших участие в рекламной кампании бренда. ...

«Китайскому Uber» грозит крупный штраф

Власти Китая намерены «беспрецедентно» наказать Didi. В отношении сервиса такси начато расследование, в офисах компании прошли обыски....

«Юmoney» запустил сервис для самозанятных «Юself»

«Юmoney» запустил «Юself». Под этим брендом собраны все сервисы, которые могут понадобиться самозанятому. В личном кабинете «Юself» можно встать на учет в налоговой и сняться с него, создавать чеки, оплачивать налоги. Сюда же поступают уведомления и ...

Квартальная выручка Twitter выросла на 74%

Самый значительный прирост за последние семь лет достигнут в сравнении с тем же периодом прошлого года, когда в разгар эпидемии рекламодатели резко сократили свои расходы....

Eset: 150 тысяч пользователей Android заразились опасным вирусом через сервисы сокращения ссылок

Международный разработчик антивирусного ПО Eset провел исследование безопасности служб по сокращению URL. Сами сервисы в большинстве своем безопасны для пользователей, но реклама в них оказалась источником вредоносных программ....

[Популярные социальные сети][*Добавить сайт]


Группы: ВК|Fb|Tw|OK

Рубрики | Каталог | Новости | Контакты |
/*Выпадайка (простая) - для рубрик справа/внизу*/.advert ul, .content ul{list-style:none;}.rubcontent{display:block;line-height:25px;border-radius:5px 10px 0 0;border:1px solid #542437;width:90%;}.cd-accordion-menu li, .list_menu_compact li, .cd-accordion-menu_ya-share2 li{padding:0;margin-left:10px;}.hidden, label + .cd-accordion-menu, .cd-accordion-menu ul, .hidden:checked + label .equiv{display:none;}.hidden:checked + label + ul, .hidden:checked + label .trigramma{display:inline;}@media (min-width:801px){/*Моб.меню - скрыть*/ #mob_menu{display:none;}/*Новости - анонс*/ #phablet td{display:block;}}
ГлавнаяНовостиНовостиНовости, 202107Новости, 202107 → В Сколтехе разработан новый метод обучения алгоритмов компьютерного зрения на ограниченных наборах данных