В данном исследовании предлагается подход к автоматическому выбору предобученных моделей машинного обучения-классификаторов объектов местности по степени близости вектора признаков снимка участка местности к векторам обучающих данных, на которых были созданы модели-классификаторы объектов местности. Целью исследования является разработка технологии, минимизирующей необходимость создания модели машинного обучения для классификации незначительно отличающихся участков местности. Также, целью является автоматический выбор такого классификатора, избавляющий от необходимости создавать под каждую местность (каждый набор обучающих данных) отдельную модель

Першуткин А.Э. (науч. рук. Духанов А.В.) ДВУХЭТАПНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ПРИЗНАКОВ ОБЪЕКТОВ НА СПУТНИКОВЫХ СНИМКАХ С ПРИМЕНЕНИЕМ ПРЕДОБУЧЕННЫХ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2022]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/8383