Нейросети научились лучше распознавать мелкие объекты на снимках

Разработана нейросетевая архитектура QiGSAN для повышения точности сегментации малоразмерных объектов на изображениях.
Задача сегментации малоразмерных объектов является сложной в области компьютерного зрения и аэрокосмических изображений.
Современные нейросетевые методы часто ошибаются при анализе ограниченных данных.
QiGSAN - графово-сверточная нейронная сеть, учитывающая неопределенность и связи между участками изображения.
Архитектура QiGSAN продемонстрировала высокую точность сегментации кораблей на радиолокационных изображениях.
Вероятностные модели при обучении нейронных сетей улучшают работу на малых и несбалансированных выборках.
Метод QiGSAN может быть применен в медицине, промышленности и интеллектуальных транспортных системах.