• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
15.07.2021, 13:36
Сколтех
1
1 626

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

❋ 4.5

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.

В Сколтехе разработан новый метод обучения алгоритмов компьютерного зрения на ограниченных наборах данных / ©Getty images / Автор: Павел Сорокин

Результаты исследования опубликованы в журнале Remote Sensing. 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 их обработке приходится применять различные методы, чтобы искусственно увеличивать исходные выборки. Одним из самых популярных методов является аугментация данных – преобразование изображений для повышения вариативности выборки», − рассказывает 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, предназначенный именно для работы с мультиспектральными данными», − отмечает соавтор статьи, аспирант Сколтеха Светлана Илларионова.

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, – отмечают 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 целесообразно использовать и для решения других задач, связанных с применением 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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
15 сентября, 10:36
Игорь Байдов

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.

15 сентября, 11:30
РНФ

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.

16 сентября, 13:21
Адель Романова

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.

12 сентября, 14:03
ТюмГУ

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.

15 сентября, 10:36
Игорь Байдов

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.

15 сентября, 11:30
РНФ

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.

12 сентября, 14:03
ТюмГУ

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.

9 сентября, 11:03
Адель Романова

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.

11 сентября, 12:04
ПНИПУ

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.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий
-
0
+
Статью стоило бы занести в "Оружие и техника"
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно