Основанная на объектах аугментация для семантической сегментации зданий на примере местности Вентура и Санта-Роза

В работе предлагается объектно-ориентированный подход к улучшению качества космических снимков при помощи глубоких сверточных нейронных сетей (CNN). Метод можно применять для обработки ДЗЗ даже в случае, если набор данных для обучения ограничен. Авторы демонстрируют многообещающие возможности моделей CNN для определения параметров улучшения изображений объектов при различных внешних условиях