Семантическая сегментация спутниковых снимков аэропортов с помощью свёрточных нейронных сетей

Статья посвящена разработке эффективного алгоритма семантической сегментации для разметки элементов аэропортовой инфраструктуры на космических снимках оптического диапазона. В данной работе применены алгоритмы сегментации на основе глубоких свёрточных нейронных сетей. Они зарекомендовали себя в широком ряде задач, в том числе сегментации изображений наземной съёмки, где они показывают стабильно высокие результаты. В ходе работы были вручную размечены обучающие и тестовые изображения. Был произведён поиск оптимальной для данной задачи архитектуры нейронной сети. Исследованы различные комбинации энкодеров и декодеров. Для постобработки и учёта контекстной информации и соседства объектов различных классов с целью устранения выбросов применена модель условных случайных полей. Описаны особенности применённых решений на всех этапах подготовки алгоритма: подготовка данных, обучение нейронной сети и постобработка её результатов.