Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейросети научили «дорисовывать» облака и снег
Исследователи Центра искусственного интеллекта Сколтеха Никита Беляков и Светлана Илларионова представили новую методику семантической сегментации мультиспектральных данных, с помощью которой можно распознавать облака, тени и снежные участки на спутниковых снимках. Такой подход не потребует дополнительного участия человека в аннотировании данных, а точность распознавания сложных климатических структур на снимках повысится.
Результаты исследования представлены в журнале Advances in Space Research, код и примеры — на GitHub. Сверточные нейронные сети стали одним из лучших инструментов для распознавания изображений и видео. Однако для точной сегментации объектов сверточным нейронным сетям требуется большой объем высококачественных обучающих данных, для подготовки которых нужен человек. Чтобы улучшить качество сегментации, применяют различные подходы, включая методы увеличения объема данных.
Основная цель нового исследования, поддержанного грантом РНФ, — повысить точность распознавания и классификации редких или сложных для анализа явлений на спутниковых снимках, таких как облака, их тени и снежные участки, на предварительном этапе подготовки спутниковых данных для решения задач анализа окружающей среды.
Авторы предложили подход под названием CSIA — Climate Structures Inpainting Augmentations. На исходных снимках «дорисовываются» дополнительные климатические структуры. Генерируемые нейросетями реалистичные фрагменты добавляются в те области, где такие явления отсутствуют, что искусственно увеличивает объем тренировочных данных.
«Главная особенность нашего подхода в том, что мы „дорисовываем“ реалистичные климатические структуры — облака, их тени, снежные участки — и внедряем их в спутниковые снимки без необходимости проведения дополнительной ручной аннотации данных», — рассказывает аспирант программы Сколтеха «Вычислительные системы и анализ данных в науке и технике» Никита Беляков.
«Мы искусственно расширяем выборку и учим нейросеть не путаться, когда ей встречаются редкие или сложные для сегментации явления. Наш метод помогает моделям точнее понимать геометрию и оптику климатических объектов, что особенно важно при анализе больших регионов и редких погодных феноменов», — комментирует руководитель исследовательской группы в Центре ИИ Сколтеха Светлана Илларионова.
Эксперименты показали, что при использовании CSIA заметно улучшаются результаты сегментации облаков и теней на данных Landsat-8 и в датасете SPARCS. Дополнительное повышение точности дает архитектура U-Net++ в сочетании с подходом Model Soups, предполагающим усреднение нескольких моделей. По словам авторов, благодаря такому комбинированному решению компьютерное зрение эффективнее «учится» на разнородных данных и надежнее распознает сложные классы.
Работа открывает возможности для более точной сегментации в самых разных сферах применения — от климатического мониторинга обширных регионов до экологических проектов и задач сельского хозяйства. Так, например, разработка позволяет даже для северных регионов с высоким процентом облачности эффективно анализировать лесной массив, его характеристики и изменения, учитывая влияние климатических структур на изображениях. Исследователи планируют продолжить развитие метода, адаптируя его к другим типам данных дистанционного зондирования и внедряя дополнительные механизмы генерации с учетом сезонных и погодных изменений.
Telegram 
Дзен 
VK Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно