Zaznavanje oblakov na letalskih posnetkih z globokim učenjemBogataj, Jošt (Avtor) Oštir, Krištof (Mentor) Račič, Matej (Komentor) diplomske nalogegradbeništvogeodezijagloboko učenjeortofotoCLSSprepoznavanje objektovFaster R-CNNNamen diplomskega dela je z metodami globokega učenja izdelati model, ki bi na letalskih posnetkih samodejno zaznaval oblake. Glavni razlog za nalogo je bil projekt cikličnega laserskega skeniranja Slovenije, kjer se sočasno zajema tudi DOF, zato je trebna obdelati velike količine posnetkov. Z vsako avtomatizacijo se izognemo ročnemu pregledovanju posnetkov za namen izdelave ortofota. V nalogi smo preizkusili različne arhitekture. Na koncu smo se odločili za Faster R-CNN, učenje pa smo izvajali s prosto dostopno knjižnico Detectron2. Model je bil pred učen na slikah iz Microsoftove zbirke COCO. Zaradi variabilnosti terena je bilo pomembno, da je model generaliziran. To smo dosegli z umetno razširitvijo učne množice. Uporabili smo tehnike naključnega zrcaljenja, rotacije, spremembe kontrasta in spremembe svetlosti. Da smo dobili čim boljši model, smo le tega med učenjem sprotno preverjali na validacijski množici in shranjevali vmesne iteracije. Na koncu smo ga preverili še na testni množici, ki vsebuje 90 slik z in brez oblakov.[J. Bogataj]20242024-09-15 08:45:03Diplomsko delo/naloga161906sl