ИССЛЕДОВАНИЕ СТРАТЕГИЙ СЕЛЕКТИВНОЙ АУГМЕНТАЦИИ ДЛЯ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ АЭРОФОТОСНИМКОВ БПЛА

Семантическая сегментация аэрофотоснимков полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) применяется для мониторинга городской инфраструктуры. При обучении дисбаланс классов остаётся нерешённой проблемой: объекты инфраструктуры малого размера занимают менее двух процентов пикселей сцены, что приводит к недостаточной точности сегментации на этих категориях. Существующие методы расширения данных довольно эффективно позволяют бороться с проблемой. Метод RareClassToGrayAugMask, предложенный в настоящей статье, выполняет селективное обесцвечивание пикселей только в областях масок заданных семантических классов, а также искажает область обесцвечивания, что повышает робастность, инвариантность модели к цвету в областях редких объектов.

Ключевые слова: семантическая сегментация, StripNet, FPN, SynDrone, БПЛА, аэрофотосъёмка, селективная аугментация, RareClassToGrayAugMask, Copy-Paste.