Машинное обучение, нейронные сети

Применение нейронных сетей на основе архитектуры трансформера при обработке археологических коллекций данных

А. В. Вохминцев^a, М. Хатер^bc, В. Р. Аббазов^c, М. А. Романов^a, А. В. Мельников<sup>cd

a</sup> Челябинский государственный университет, Челябинск, Россия
^b Медицинский университет Сюйчжоу, Сюйчжоу, Китай
^c Югорский государственный университет, Ханты-Мансийск, Россия
^d Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий, Ханты-Мансийск, Россия

Аннотация: В работе представлены алгоритмы решения задачи 3d-классификации и 3d-сегментации экземпляров мультимодальных облаков точек на основе многоуровневой графовой сверточной сети PointView-GCN и архитектуры трансформера Mask3d, соответственно, которые были применены для решения задачи детектирования археологических памятников бронзового века Южного Зауралья и дешифрирования их структуры. В архитектуру этих моделей были внесены модификации, которые позволили повысить качество обработки разреженных, неравномерных и зашумленных облаков точек.

Ключевые слова: методы дистанционного зондирования Земли, сегментация экземпляров, облака точек, трансформеры.

DOI: 10.14357/20718594250307