Том 4 № 165 (СТ ДМетІ)

Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/22169

Volume 4 No. 165 (ST DMetI)

Browse

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Конструювання запитів для класифікації земного покриву без навчальних прикладів за допомогою мультимодальних мовних моделей на знимках Sentinel-2
    (Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪ Дніпровський металургійний інститут ≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2026) Гончаров, Олександр Геннадійович; Удовик, Ірина Михайлівна; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
    UKR: Класифікація земного покриву за супутниковими знімками є важливим завданням екологічного моніторингу, містобудівного планування та агрономії. Мультимодальні мовні моделі (VLM) дозволяють виконувати цю задачу без розмічених тренувальних даних, проте під час їх застосування виявлено системну проблему - хибну класифікацію за кольором сегментаційної маски (color leakage), коли модель ухвалює рішення не за вмістом зображення, а за довільним кольором маски. Метою роботи є розробка протоколу конструювання запитів для усунення цього явища та порівняння двох стратегій обробки супутникових знімків (багатокластерної та однокластерної). Запропоновано протокол із чотирьох інваріантів (TCI першим, сіра маска, заборона кольорових описів, фіксований JSON-формат) та зіставлено Варіант A (багатокластерний) і Варіант Б (однокластерний) на зображеннях Sentinel-2, що дозволило усунути хибну класифікацію за кольором маски та призвело до підвищення частки відповідей у коректному JSON-форматі (FCR) з ≈ 60 % до 97 %. Варіант Б досягає mIoU ≈ 13,2 %, що на 6,1 відсоткового пункту перевищує Варіант A; найкраща комбінація (UNet-encoder + GPT-4.1, Варіант Б) досягає 46,2 % mIoU.