Детальная информация

Название Reconstruction of satellite images using partial convolutional neural networks // Предмагистерская подготовка иностранных граждан в вузах России: сборник статей IV межвузовской научно-практической онлайн-конференции, 8 июля 2022 года
Авторы Machuca Mendoza Cristian Rodrigo; Markov Nikolai G.
Организация Томский политехнический университет. Отделение информационных технологий
Выходные сведения Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023
Коллекция Общая коллекция
Тематика Нейронные сети; Изображения; inpainting; semantic segmentation; задача восстановления; семантическая сегментация
УДК 004.032.26; 621.397
Тип документа Статья, доклад
Тип файла PDF
Язык Английский
DOI 10.18720/SPBPU/2/id23-443
Права доступа Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\71783
Дата создания записи 28.09.2023

Разрешенные действия

Прочитать Загрузить (311 Кб)

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

In the field of remote sensing, cloud removal from satellite imagery and reconstruction (inpainting) of areas under clouds remain as major challenges. This paper proposes a partial convolutional neural network-based algorithm for reconstructing multispectral satellite images with distant clouds. It is studied the performance of this neural network and the traditional U-Net neural network to solve the inpainting task.

В области дистанционного зондирования Земли удаление облаков со спутниковых изображений и восстановление областей под облаками являются актуальными задачами. В данной работе предлагается использование частичной сверточной нейронной сети для восстановления мультиспектральных спутниковых изображений с удаленными облаками. Исследована эффективность предложенной нейронной сети и традиционной сети U-Net при решении задачи восстановления.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Все

Количество обращений: 158 
За последние 30 дней: 6

Подробная статистика