Доклад посвящён анализу современных нейросетевых подходов для сегментации объектов на спутниковых изображениях. В работе рассматриваются абстрактные принципы построения архитектур, обеспечивающих баланс между скоростью обработки и качеством выделения сложных структур. Особое внимание уделено методикам подготовки и обогащения обучающих данных, что позволяет повысить устойчивость моделей к изменчивым условиям съёмки. Полученные результаты демонстрируют потенциал глубокого обучения для оптимизации мониторинга и использования земель сельскохозяйственного назначения.

Макаров С.Л. (науч. рук. Жданов А.Д.) Сравнительный анализ нейросетевых моделей семейства yolo для сегментации сельскохозяйственных участков на спутниковых снимках // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15161