Покращення ефективності розпізнавання супутникових зображень шляхом визначення обсягу навчальних даних
Loading...
Date
2023
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро
Abstract
UKR: Розпізнавання супутникових зображень є життєво важливим застосуванням комп’ютерного зору з потенційними варіантами використання в таких сферах, як боротьба зі стихійними лихами, землеробство та міське планування. Це дослідження спрямоване на визначення оптимальної кількості вхідних даних, та підбору оптимальних методів їх аугментації, необхідних для навчання нейронної мережі CNN для розпізнавання супутникових зображень. З цією метою проводиться серія експериментів, щоб дослідити вплив кількості вхідних даних на кілька показників продуктивності, включаючи точність, конвергенцію та узагальнення моделі. Дослідження пропонує кілька методів для визначення точки насичення та пом’якшення наслідків перенавчання. Результати, отримані в цьому дослідження, можуть допомогти в розробці більш ефективних моделей розпізнавання супутникових зображень.
ENG: Satellite image recognition is a crucial application of computer vision that has the potential to be applied in various fields such as disaster management, agriculture, and urban planning. The objective of this study is to determine the optimal amount of input data required and select the most effective methods of augmentation necessary for training a convolutional neural network (CNN) for satellite image recognition. To achieve this, we perform a series of experiments to investigate the effect of input data quantity on several performance metrics, including model accuracy, convergence, and generalization. Additionally, we explore the impact of various data augmentation techniques, such as rotation, scaling, and flipping, on model performance. The study suggests several strategies for identifying the saturation point and mitigating the effects of overtraining, including early stopping and dropout regularization. The findings from this study can significantly contribute to the development of more efficient satellite recognition models. Furthermore, they can help improve the performance of existing models, in addition to providing guidance for future research. The study emphasizes the importance of carefully selecting input data and augmentation methods to achieve optimal performance in CNNs, which is fundamental in advancing the field of computer vision. In addition to the above, the study investigates the potential of transfer learning by pre-training the model on a related dataset and fine-tuning it on the satellite imagery dataset. This approach can reduce the amount of required data and training time and increase model performance. Overall, this study provides valuable insights into the optimal amount of input data and augmentation techniques for training CNNs for satellite image recognition, and its findings can guide future research in this area.
ENG: Satellite image recognition is a crucial application of computer vision that has the potential to be applied in various fields such as disaster management, agriculture, and urban planning. The objective of this study is to determine the optimal amount of input data required and select the most effective methods of augmentation necessary for training a convolutional neural network (CNN) for satellite image recognition. To achieve this, we perform a series of experiments to investigate the effect of input data quantity on several performance metrics, including model accuracy, convergence, and generalization. Additionally, we explore the impact of various data augmentation techniques, such as rotation, scaling, and flipping, on model performance. The study suggests several strategies for identifying the saturation point and mitigating the effects of overtraining, including early stopping and dropout regularization. The findings from this study can significantly contribute to the development of more efficient satellite recognition models. Furthermore, they can help improve the performance of existing models, in addition to providing guidance for future research. The study emphasizes the importance of carefully selecting input data and augmentation methods to achieve optimal performance in CNNs, which is fundamental in advancing the field of computer vision. In addition to the above, the study investigates the potential of transfer learning by pre-training the model on a related dataset and fine-tuning it on the satellite imagery dataset. This approach can reduce the amount of required data and training time and increase model performance. Overall, this study provides valuable insights into the optimal amount of input data and augmentation techniques for training CNNs for satellite image recognition, and its findings can guide future research in this area.
Description
Вік. Гнатушенко: ORCID 0000-0001-5304-4144; Д. Солдатенко: ORCID 0000-0001-6041-7383
Keywords
нейронна мережа, розпізнавання зображень, супутникові знімки, обробка зображень, аугментація даних, штучний інтелект, згорткова нейромережа, класифікація зображень, neural network, image recognition, satellite images, image processing, data augmentation, artificial intelligence, convolutional neural network, image classification, КІТС
Citation
Солдатенко Д. В., Гнатушенко Вік. В. Покращення ефективності розпізнавання супутникових зображень шляхом визначення обсягу навчальних даних. Системні технології. Дніпро, 2023. Т. 4, № 147. С. 111–122. DOI: 10.34185/1562-9945-4-147-2023-10.