Статья: Roof-DeGAN: гибридная GAN с межмасштабным вниманием для восстановления областей крыш на аэрофотоснимках

В работе предложена гибридная генеративно-состязательная модель Roof-DeGAN для восстановления повреждённых и скрытых участков изображений крыш на аэрофотоснимках. Архитектура сочетает Vision Transformer с плотными связями в генераторе и многоуровневый дискриминатор с межмасштабным вниманием. Модель объединяет преимущества GAN, элементов диффузионного моделирования и трансформерных механизмов. Эксперименты на данных ППК «Роскадастр» показали превосходство над современными методами: PSNR = 33,7 дБ, SSIM = 0,971, LPIPS = 0,048, FID = 17,8 при времени инференса 0,15 с на изображение. Разработанный подход обладает высокой практической ценностью для задач кадастрового учёта и обновления картографических материалов.

Информация о документе

Формат документа
PDF
Кол-во страниц
1 страница
Загрузил(а)
Лицензия
Доступ
Всем

Информация о статье

Префикс DOI
10.25209/2079-3316-2026-17-2-191-262
Журнал
Программные системы: теория и приложения
Год публикации
2026
Автор(ы)
Винокуров И. В., Лапаньков Г. М., Умаров Г. Д.
Каталог SCI
Информатика
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.