Статья: Сравнительный анализ архитектур backbone для инстанс-сегментации объектов на аэрофотоснимках с использованием Mask R-CN (2025)

Автоматизация анализа аэрофотоснимков является одной из ключевых задач современной геоинформатики, урбанистики, экологического мониторинга и управления территориями. Среди множества задач в этой области, задача инстанс-сегментации, заключающаяся в обнаружении и точном попиксельном (pixel-wise) выделении каждого объекта на изображении, занимает центральное место. Её решение позволяет автоматически идентифицировать и картировать на аэрофотоснимках, полученных с помощью летательных аппаратов, такие объекты, как здания, элементы дорожной инфраструктуры, сельскохозяйственные объекты и т. п.

Актуальность данной работы обусловлена растущим объёмом данных аэрофотосъемки и острой потребностью в их оперативном анализе. Однако разработка автоматических методов сталкивается с рядом сложностей, присущих именно аэрофотоснимкам — высокий динамический диапазон, значительная вариативность масштабов и ракурсов съемки, сложные погодные условия, оптические искажения, а также часто ограниченный объём экспертно размеченных данных для обучения моделей машинного обучения. Эти факторы предъявляют особые требования к надёжности и обобщающей способности моделей сегментации.