Исследователи из «Сколтеха» разработали нейросеть, способную «дорисовывать» облака и снег на спутниковых снимках, что позволит увеличить объем тренировочных данных для повышения точности распознавания редких и сложных климатических явлений. Об этом пишет ТАСС.
Предложенный подход, названный CSIA (Climate Structures Inpainting Augmentations), заключается в том, что нейросеть добавляет реалистичные климатические структуры, такие как облака, тени и снежные участки, в области, где эти явления отсутствуют. Это искусственное увеличение объема тренировочных данных поможет нейросети лучше справляться с редкими и сложными для сегментации климатическими объектами.
«Мы искусственно расширяем выборку и учим нейросеть не путаться, когда ей встречаются редкие или сложные для сегментации явления. Наш метод помогает моделям точнее понимать геометрию и оптику климатических объектов, что особенно важно при анализе больших регионов и редких погодных феноменов,» — прокомментировала руководитель исследовательской группы в Центре ИИ Сколтеха Светлана Илларионова.
Такой подход не требует дополнительного аннотирования данных человеком, а также способствует повышению точности распознавания сложных климатических структур. Разработка открывает новые возможности для более точной сегментации в различных сферах, включая климатический мониторинг, экологические проекты и сельское хозяйство. Например, это позволит эффективно анализировать лесные массивы в северных регионах с высоким уровнем облачности, учитывая влияние климатических структур на изображениях.
