id int64 18 21.1k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 16:54:39 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 16:54:39 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
13,807 | 2026-02-24T11:36:29.903000Z | 2026-02-24T11:36:29.903000Z | Lec. | Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? // Geosci | false | true | false | |
13,806 | 2026-02-24T11:36:28.413000Z | 2026-02-24T11:36:28.413000Z | Lec. | Chai T., Draxler R.R | true | false | false | |
13,805 | 2026-02-24T11:36:26.532000Z | 2026-02-24T11:36:26.532000Z | Lec. | URL: https://github.com/PSofya/Generator-semi-syntheticUAV-dataset (дата обращения: 08.05.2025). 41 | true | false | false | |
13,804 | 2026-02-24T11:36:24.796000Z | 2026-02-24T11:36:24.796000Z | Lec. | URL: https://docs.python.org/3/glossary.html (дата обращения: 25.04.2025). 40 | false | true | false | |
13,803 | 2026-02-24T11:36:22.777000Z | 2026-02-24T11:36:22.777000Z | Lec. | Glossary — Python 3.13.3 documentation [Электронный ресурс] | false | true | false | |
13,802 | 2026-02-24T11:36:21.070000Z | 2026-02-24T11:36:21.070000Z | Lec. | P. 2610–2625. 39 | false | false | false | |
13,801 | 2026-02-24T11:36:19.508000Z | 2026-02-24T11:36:19.508000Z | Lec. | P. 45723–45733. 38 | false | false | false | |
13,800 | 2026-02-24T11:36:17.801000Z | 2026-02-24T11:36:17.801000Z | Lec. | P. 1335–1340. 37 | false | false | false | |
13,799 | 2026-02-24T11:36:16.057000Z | 2026-02-24T11:36:16.057000Z | Lec. | URL: https://zenodo.org/records/14608566 (дата обращения: 15.04.2025). 36 | false | false | false | |
13,798 | 2026-02-24T11:36:14.118000Z | 2026-02-24T11:36:14.118000Z | Lec. | URL: https://map.openaerialmap.org/#/-4.193215370178222,39.70999292644015,15/latest/67f44fdca8488cf9bebb5356?_k=cc4o1h (дата обращения: 10.04.2025). 35 | false | false | false | |
13,797 | 2026-02-24T11:36:12.593000Z | 2026-02-24T11:36:12.593000Z | Lec. | URL: https://www.kaggle.com/datasets/palu0001/cvusa-dataset/data (дата обращения: 18.02.2025). 34 | false | false | false | |
13,796 | 2026-02-24T11:36:10.547000Z | 2026-02-24T11:36:10.547000Z | Lec. | CVUSA-DATASET [Электронный ресурс] // Kaggle. 2024 | false | false | false | |
13,795 | 2026-02-24T11:36:08.918000Z | 2026-02-24T11:36:08.918000Z | Lec. | URL: https://github.com/layumi/University1652-Baseline (дата обращения: 05.02.2025). 33 | false | false | false | |
13,794 | 2026-02-24T11:36:06.897000Z | 2026-02-24T11:36:06.897000Z | Lec. | University1652-Baseline [Электронный ресурс] // GitHub. 2021 | false | false | false | |
13,793 | 2026-02-24T11:36:05.125000Z | 2026-02-24T11:36:05.125000Z | Lec. | URL: https://github.com/IntelliSensing/UAV-VisLoc/tree/main?tab=readme-ov-file (дата обращения: 13.04.2025). 32 | false | false | false | |
13,792 | 2026-02-24T11:36:03.347000Z | 2026-02-24T11:36:03.347000Z | Lec. | IntelliSensing/UAV-VisLoc [Электронный ресурс] | false | false | false | |
13,791 | 2026-02-24T11:36:01.449000Z | 2026-02-24T11:36:01.449000Z | Lec. | По итогам конкурса научных работ доклад был удостоен статуса призера 3 степени [43]. 1 | false | true | false | |
13,790 | 2026-02-24T11:35:59.698000Z | 2026-02-24T11:35:59.698000Z | Lec. | Доклад на тему «Генератор полусинтетических данных для задач визуальной локализации БПЛА» был представлен на XII Международной молодежной научной школе-конференции «Современные проблемы физики и технологий», проходившей 3–5 апреля 2025 года в НИЯУ МИФИ (г | false | true | false | |
13,789 | 2026-02-24T11:35:58.023000Z | 2026-02-24T11:35:58.023000Z | Lec. | Реализованный в ходе работы генератор и аугментированный набор данных размещен в открытом репозитории GitHub [40] | false | true | false | |
13,788 | 2026-02-24T11:35:56.320000Z | 2026-02-24T11:35:56.320000Z | Lec. | Использование TIFF-карт с высоким разрешением и встроенными метаданными обеспечило масштабируемость данных | false | true | false | |
13,787 | 2026-02-24T11:35:54.586000Z | 2026-02-24T11:35:54.586000Z | Lec. | Добавление искажений в обучающий набор данных позволило получить модель, более устойчивую к различным видам искажений, что привело к повышению точности локализации в неблагоприятных условиях | false | true | false | |
13,786 | 2026-02-24T11:35:52.997000Z | 2026-02-24T11:35:52.997000Z | Lec. | Все искажения. 8,7. 6,3. 82,7 | false | false | false | |
13,785 | 2026-02-24T11:35:51.372000Z | 2026-02-24T11:35:51.372000Z | Lec. | Туман. 7,3. 5,6. 85,1 | false | false | false | |
13,784 | 2026-02-24T11:35:49.845000Z | 2026-02-24T11:35:49.845000Z | Lec. | Фотометрические. 6,8. 5,1. 86,3 | false | true | false | |
13,783 | 2026-02-24T11:35:48.118000Z | 2026-02-24T11:35:48.118000Z | Lec. | Продолжение таблицы 9 | false | true | false | |
13,782 | 2026-02-24T11:35:46.587000Z | 2026-02-24T11:35:46.587000Z | Lec. | Геометрические. 5,5. 4,2. 89,4 | false | true | false | |
13,781 | 2026-02-24T11:35:44.827000Z | 2026-02-24T11:35:44.827000Z | Lec. | Искажений нет. 14,9. 12,1. 68,3. «Рыбий глаз»/ широкоугольный объектив. 6,2. 4,8. 87,6 | false | false | false | |
13,780 | 2026-02-24T11:35:42.963000Z | 2026-02-24T11:35:42.963000Z | Lec. | Точность в пикселях (%) | false | false | false | |
13,779 | 2026-02-24T11:35:41.576000Z | 2026-02-24T11:35:41.576000Z | Lec. | Ошибка GPS (м) | false | true | false | |
13,778 | 2026-02-24T11:35:40.171000Z | 2026-02-24T11:35:40.171000Z | Lec. | Тип искажения | false | false | false | |
13,777 | 2026-02-24T11:35:38.494000Z | 2026-02-24T11:35:38.494000Z | Lec. | Вклад типа искажения в надежность | false | true | false | |
13,776 | 2026-02-24T11:35:36.922000Z | 2026-02-24T11:35:36.922000Z | Lec. | Вычисленные метрики для каждого из типов искажений (таблица 9) | false | true | false | |
13,775 | 2026-02-24T11:35:34.928000Z | 2026-02-24T11:35:34.928000Z | Lec. | Метрики точности определения местоположения: RMSE [41], ошибка GPS [42], точность в пикселях [42] | false | true | false | |
13,774 | 2026-02-24T11:35:33.150000Z | 2026-02-24T11:35:33.150000Z | Lec. | Рассматривается два сценария обучения:. модель 1 обучается на изображениях, подобных изображениям с БПЛА, созданных путем обрезки исходной спутниковой карты в формате TIFF высокого разрешения (синтетические изображения с БПЛА);. модель 2, для обучения которой используются обрезанные синтетические изображения с БПЛА, дополненные эффектами (искажение «рыбий глаз» и широкоугольного объектива, геометрические и фотометрические преобразования, изменение погоды – туман) | false | true | false | |
13,773 | 2026-02-24T11:35:31.169000Z | 2026-02-24T11:35:31.169000Z | Lec. | Изображения с БПЛА сопоставляются с обзорной картой | false | true | false | |
13,772 | 2026-02-24T11:35:29.456000Z | 2026-02-24T11:35:29.456000Z | Lec. | SuperPoint используется для определения ключевых точек, LightGlue выполняет сопоставление объектов и оценку положения | false | true | false | |
13,771 | 2026-02-24T11:35:27.652000Z | 2026-02-24T11:35:27.652000Z | Lec. | Рабочая станция Lenovo 81LW с процессором AMD64 Family 23 Model 24 Stepping 1 (около 2,6 ГГц), 10 ГБ оперативной памяти и ОС Windows 10 Pro (версия 19045) | false | true | false | |
13,770 | 2026-02-24T11:35:25.875000Z | 2026-02-24T11:35:25.875000Z | Lec. | Но из-за вычислительных ограничений рабочей станции все модели были обучены с использованием 200 входных изображений | false | true | false | |
13,769 | 2026-02-24T11:35:24.139000Z | 2026-02-24T11:35:24.139000Z | Lec. | Расширенный набор – 1000 изображений | false | false | false | |
13,768 | 2026-02-24T11:35:22.650000Z | 2026-02-24T11:35:22.650000Z | Lec. | Базовый набор состоял из 200 синтетических изображений | false | true | false | |
13,767 | 2026-02-24T11:35:20.961000Z | 2026-02-24T11:35:20.961000Z | Lec. | Преобразование координат пикселя в обрезанном изображении в географические координаты (WGS84) (69–70). , (69). , (70). где – горизонтальная координата пикселя в обрезанном изображении (отсчет от левого края);. – вертикальная координата пикселя в обрезанном изображении (отсчет от верхнего края) | false | true | false | |
13,766 | 2026-02-24T11:35:18.931000Z | 2026-02-24T11:35:18.931000Z | Lec. | Для каждого фрагмента сохраняются: временная метка с интервалом 2 секунды, случайные значения высоты ( м от базовой 466,52 м), углы ориентации ( , имитирующие реалистичные условия полета | false | true | false | |
13,765 | 2026-02-24T11:35:17.288000Z | 2026-02-24T11:35:17.288000Z | Lec. | Для каждого фрагмента: извлекаются пиксельные данные, рассчитываются географические координаты центра (67–68). , (67). , (68). где – смещение центрального пикселя относительно исходного кадрирования и разрешение карты | false | true | false | |
13,764 | 2026-02-24T11:35:15.681000Z | 2026-02-24T11:35:15.681000Z | Lec. | Изображение разбивается на фрагменты размером пикселя с шагом, равным размеру окна | false | true | false | |
13,763 | 2026-02-24T11:35:14.107000Z | 2026-02-24T11:35:14.107000Z | Lec. | Имитация снимков с БПЛА создается с использованием скользящего окна по обрезанному TIFF-файлу | false | true | false | |
13,762 | 2026-02-24T11:35:12.475000Z | 2026-02-24T11:35:12.475000Z | Lec. | Для обзорной карты записываются данные: границы обрезанной области , разрешение пикселя ( ) и размеры изображения ( ) | false | true | false | |
13,761 | 2026-02-24T11:35:10.758000Z | 2026-02-24T11:35:10.758000Z | Lec. | Полученное изображение нормализуется к 8-битному RGB и сохраняется в формате PNG | false | true | false | |
13,760 | 2026-02-24T11:35:09.241000Z | 2026-02-24T11:35:09.241000Z | Lec. | Обрезанное изображение в формате TIFF пропорционально уменьшается (66). , (66). где – масштабный коэффициент | false | true | false | |
13,759 | 2026-02-24T11:35:07.434000Z | 2026-02-24T11:35:07.434000Z | Lec. | Географические координаты углов обрезанной TIFF-карты (64–65). , (64). , (65). где – географические координаты левого верхнего угла обрезанного фрагмента;. – долгота ( ) левого верхнего угла исходного TIFF-файла (в градусах, WGS84);. – широта ( ) левого верхнего угла исходного TIFF-файла (в градусах, WGS84;. – географическое разрешение | false | true | false | |
13,758 | 2026-02-24T11:35:05.505000Z | 2026-02-24T11:35:05.505000Z | Lec. | Смещения в пикселях (62–63). , (62). , (63). где – горизонтальное смещение окна обрезки от левого края исходного TIFF (в пикселях);. – вертикальное смещение окна обрезки от верхнего края исходного TIFF (в пикселях);. – исходный размер TIFF-карты;. – целевой размер фрагмента карты | false | true | false | |
13,757 | 2026-02-24T11:35:03.447000Z | 2026-02-24T11:35:03.447000Z | Lec. | Процесс создания изображений с БПЛА на основе карты TIFF (синтетические изображения) состоит из шагов: обрезка карты TIFF с использованием метаданных, создание обзорного изображения, создание изображений из карты TIFF, имитирующих изображения с БПЛА, с сохранением метаданных | false | true | false | |
13,756 | 2026-02-24T11:35:01.778000Z | 2026-02-24T11:35:01.778000Z | Lec. | Для исследования влияния аугментированного набора данных на точность локальной визуализации были обучены две модели и оценены с использованием реальных изображений с БПЛА из набора данных UAV- VisLoc | false | true | false | |
13,755 | 2026-02-24T11:35:00Z | 2026-02-24T11:35:00Z | Lec. | Открытый доступ к коду и документации в репозитории GitHub [40] обеспечивает воспроизводимость результатов и возможность адаптации системы под новые задачи | false | true | false | |
13,754 | 2026-02-24T11:34:58.230000Z | 2026-02-24T11:34:58.230000Z | Lec. | Исходный код и документация размещены в публичном репозитории GitHub [40] | false | true | false | |
13,753 | 2026-02-24T11:34:56.396000Z | 2026-02-24T11:34:56.396000Z | Lec. | Для каждого аугментированного изображения сохраняются метаданные, включающие: идентификатор исходного изображения, перечень примененных трансформаций с параметрами, географические параметры (координаты центра, высота полета, углы наклона) | false | true | false | |
13,752 | 2026-02-24T11:34:54.433000Z | 2026-02-24T11:34:54.433000Z | Lec. | Модуль обработки входных данных | false | true | false | |
13,751 | 2026-02-24T11:34:53.023000Z | 2026-02-24T11:34:53.023000Z | Lec. | Требования к генератору:. модульность: каждая трансформация оформлена как независимая функция. обработка ошибок: при невозможности обработки изображения система выводит предупреждение, не прерывая выполнение генерации [39] | false | true | false | |
13,750 | 2026-02-24T11:34:51.488000Z | 2026-02-24T11:34:51.488000Z | Lec. | Архитектура генератора полусинтетических данных построена как модульная система, обеспечивающая последовательную обработку входных снимков и сохранение результатов с метаданными, связывающими дополненные изображения с исходными кадрами | false | true | false | |
13,749 | 2026-02-24T11:34:49.901000Z | 2026-02-24T11:34:49.901000Z | Lec. | К генератору предъявляются требования модульности, масштабируемости и сохранения связи между аугментированными изображениями и исходными данными для последующей интеграции с системами обучения и валидации | false | true | false | |
13,748 | 2026-02-24T11:34:48.126000Z | 2026-02-24T11:34:48.126000Z | Lec. | После реализации методов моделирования оптических, фотометрических и геометрических искажений, был разработан генератор аугментированных изображений для задач визуальной локализации БПЛА | false | true | false | |
13,747 | 2026-02-24T11:34:46.254000Z | 2026-02-24T11:34:46.254000Z | Lec. | В отличие от традиционных метрик (PSNR, MSE), SSIM (61) анализирует структурные искажения. , (61). где – исходное изображение;. – тестируемое изображение;. и – средние значения яркости для изображений и ;. – дисперсии яркости для и ;. – ковариация между изображениями;. и – константы стабилизации | false | false | false | |
13,746 | 2026-02-24T11:34:44.225000Z | 2026-02-24T11:34:44.225000Z | Lec. | SSIM является объективным методом оценки качества изображений, основанным на модели человеческого зрительного восприятия [38] | false | true | false | |
13,745 | 2026-02-24T11:34:42.221000Z | 2026-02-24T11:34:42.221000Z | Lec. | В качестве эталона сравнивались реальные изображения с туманом, снятые с БПЛА, а также искусственно сгенерированные изображения с туманом, полученные с использованием базовой и сегментированной карт глубины | false | true | false | |
13,744 | 2026-02-24T11:34:40.568000Z | 2026-02-24T11:34:40.568000Z | Lec. | Для оценки качества генерации модели тумана использовалась метрика структурного сходства (SSIM) | false | true | false | |
13,743 | 2026-02-24T11:34:38.840000Z | 2026-02-24T11:34:38.840000Z | Lec. | Функция apply_physical_fog для применения тумана состоит из этапов:. преобразование изображения в вещественные числа;. инвертирование карты глубины для получения расстояния;. расчет коэффициенты пропускания света по закону Бугера-Ламберта (59):. ; (59). реализация модели тумана;. смешивание исходного изображения с цветом тумана согласно коэффициенту пропускания | false | true | false | |
13,742 | 2026-02-24T11:34:36.915000Z | 2026-02-24T11:34:36.915000Z | Lec. | Такой подход позволяет учитывать физические процессы рассеяния света в атмосфере и моделировать атмосферные условия, влияющие на качество визуальных данных | false | true | false | |
13,741 | 2026-02-24T11:34:35.286000Z | 2026-02-24T11:34:35.286000Z | Lec. | Для повышения реалистичности синтетических изображений с БПЛА в модуле реализован метод добавления эффекта тумана, основанный на использовании карты глубины сцены | false | true | false | |
13,740 | 2026-02-24T11:34:33.642000Z | 2026-02-24T11:34:33.642000Z | Lec. | Изменение яркости (41). , (41). где – случайный коэффициент яркости в диапазоне | false | true | false | |
13,739 | 2026-02-24T11:34:31.913000Z | 2026-02-24T11:34:31.913000Z | Lec. | Применяемые преобразования воспроизводят естественные изменения условий съемки, обеспечивая сохранение структурной целостности изображений | false | true | false | |
13,738 | 2026-02-24T11:34:30.155000Z | 2026-02-24T11:34:30.155000Z | Lec. | В данном разделе описывается модуль, предназначенный для имитации разнообразных фотометрических и геометрических искажений, характерных для съемки с БПЛА | false | true | false | |
13,737 | 2026-02-24T11:34:28.581000Z | 2026-02-24T11:34:28.581000Z | Lec. | В результате проведенного подбора коэффициентов для моделей эффекта «рыбий глаз» в модуль генератора были интегрированы полиномиальная и POWER модели, обеспечивающие реалистичное и физически обоснованное моделирование оптических искажений, характерных для широкоугольных камер БПЛА | false | true | false | |
13,736 | 2026-02-24T11:34:26.652000Z | 2026-02-24T11:34:26.652000Z | Lec. | Тепловая карта для комбинаций коэффициентов полиномиальной модели эффекта «рыбий глаз» (рисунок 7) | false | true | false | |
13,735 | 2026-02-24T11:34:24.439000Z | 2026-02-24T11:34:24.439000Z | Lec. | Оценка калибровки «рыбьего глаза» осуществлена с использованием соотношений расстояний, полученных из шаблонов калибровки (идеального изображения) [37] | false | true | false | |
13,734 | 2026-02-24T11:34:22.676000Z | 2026-02-24T11:34:22.676000Z | Lec. | Калибровка эффекта «рыбий глаз» служит инструментом для подбора коэффициентов под конкретный объектив камеры БПЛА, выявления артефактов цифровой симуляции, сравнения эффективности разных математических моделей | false | true | false | |
13,733 | 2026-02-24T11:34:20.942000Z | 2026-02-24T11:34:20.942000Z | Lec. | Таким образом, качественно оценены типы искажения и подтверждено соответствие моделей ожидаемым оптическим эффектам | false | true | false | |
13,732 | 2026-02-24T11:34:19.180000Z | 2026-02-24T11:34:19.180000Z | Lec. | STANDARD, STEREOGRAPHIC дают неестественное размытие по краям кадра, что делает непригодными для точной симуляции оптических искажений | false | true | false | |
13,731 | 2026-02-24T11:34:17.512000Z | 2026-02-24T11:34:17.512000Z | Lec. | Полиномиальная модель и POWER сохраняют четкие границы изображения, но требуют точной настройки параметров | false | true | false | |
13,730 | 2026-02-24T11:34:15.762000Z | 2026-02-24T11:34:15.762000Z | Lec. | EQUISOLID и ORTHOGRAPHIC точно воспроизводят характерное искривление краев, как в реальных широкоугольных камерах | false | true | false | |
13,729 | 2026-02-24T11:34:13.987000Z | 2026-02-24T11:34:13.987000Z | Lec. | Для создания эффекта «рыбий глаз» были протестированы разные математические модели: | false | true | false | |
13,728 | 2026-02-24T11:34:12.206000Z | 2026-02-24T11:34:12.206000Z | Lec. | Особенность эффекта «рыбий глаз» заключается в неравномерном распределении искажений: центр изображения сохраняет минимальные деформации, а по мере приближения к периферии кривизна усиливается (рисунок 5) | false | true | false | |
13,727 | 2026-02-24T11:34:10.345000Z | 2026-02-24T11:34:10.345000Z | Lec. | Для подушкообразной дисторсии, свойственной широкоугольным объективам, линии, напротив, загибаются внутрь, создавая вогнутый профиль | false | true | false | |
13,726 | 2026-02-24T11:34:08.705000Z | 2026-02-24T11:34:08.705000Z | Lec. | При бочкообразной дисторсии, характерной для эффекта «рыбий глаз», прямые линии выгибаются наружу, формируя выпуклую кривизну, особенно выраженную у краев кадра | false | true | false | |
13,725 | 2026-02-24T11:34:07.105000Z | 2026-02-24T11:34:07.105000Z | Lec. | Линии служат эталоном для оценки характера и степени искажений | false | true | false | |
13,724 | 2026-02-24T11:34:05.368000Z | 2026-02-24T11:34:05.368000Z | Lec. | Визуальный анализ оптических искажений основывается на наблюдении за деформацией прямых линий, искусственно добавленных к исходному изображению | false | true | false | |
13,723 | 2026-02-24T11:34:03.812000Z | 2026-02-24T11:34:03.812000Z | Lec. | Широкоугольное искажение [36] характерно для объективов с меньшим углом обзора ( ) и проявляется в виде подушкообразной дисторсии, когда прямые линии изгибаются внутрь, а края изображения «сжимаются» | false | true | false | |
13,722 | 2026-02-24T11:34:02.032000Z | 2026-02-24T11:34:02.032000Z | Lec. | Эффект «рыбий глаз» [36] возникает при использовании сверхширокоугольных объективов, которые обеспечивают угол обзора до и более | false | true | false | |
13,721 | 2026-02-24T11:34:00.269000Z | 2026-02-24T11:34:00.269000Z | Lec. | Среди ключевых видов деформаций наиболее популярными являются: эффект «рыбий глаз» (fisheye) и широкоугольное искажение (wide-angle) | false | true | false | |
13,720 | 2026-02-24T11:33:58.554000Z | 2026-02-24T11:33:58.554000Z | Lec. | Таким образом, была сформирована структурированная база данных, которая может быть использована для дальнейшего развития методов визуальной локализации в условиях реального мира | false | true | false | |
13,719 | 2026-02-24T11:33:56.653000Z | 2026-02-24T11:33:56.653000Z | Lec. | Также были исследованы наиболее известные датасеты со спутниковыми снимками и изображениями, сделанными во время реальных полетов БПЛА | false | true | false | |
13,718 | 2026-02-24T11:33:54.884000Z | 2026-02-24T11:33:54.884000Z | Lec. | Предпочтение было отдано использованию спутниковых карт высокого разрешения в качестве базового источника, по следующим причинам:. высокая пространственная точность и метрическая достоверность TIFF-карт позволяет рассчитывать координаты каждого фрагмента без ошибок, связанных с навигационными средствами БПЛА [4];. отсутствие искажений, присущих реальным БПЛА-камерам, обеспечивает чистую основу для синтеза аугментаций с контролируемыми параметрами;. гибкость управления параметрами съемки, что невозможно при работе с фиксированными наборами изображений из существующих датасетов | false | true | false | |
13,717 | 2026-02-24T11:33:53.018000Z | 2026-02-24T11:33:53.018000Z | Lec. | Каждое из этих изображений сопровождается метаданными, содержащими информацию о географических координатах центра изображения, параметрах примененных преобразований и связях с исходным фрагментом | false | true | false | |
13,716 | 2026-02-24T11:33:51.349000Z | 2026-02-24T11:33:51.349000Z | Lec. | Согласно такой структуре, в генератор поступает карта TIFF и модуль аугментации с заранее определенными вероятностями и параметрами трансформаций для получения на выходе серии полусинтетических изображений | false | true | false | |
13,715 | 2026-02-24T11:33:49.580000Z | 2026-02-24T11:33:49.580000Z | Lec. | На основе этого предлагается изменить структуру генератора данных следующим образом (рисунок 2) | true | true | false | |
13,714 | 2026-02-24T11:33:47.950000Z | 2026-02-24T11:33:47.950000Z | Lec. | Можно сделать вывод, что общая структура современных генераторов единообразна и может быть описана следующей схемой (рисунок 1) | false | true | false | |
13,713 | 2026-02-24T11:33:46.128000Z | 2026-02-24T11:33:46.128000Z | Lec. | Таким образом, были рассмотрены все наиболее известные реализации генераторов полусинтетических данных | false | true | false | |
13,712 | 2026-02-24T11:33:44.492000Z | 2026-02-24T11:33:44.492000Z | Lec. | Крупномасштабные карты в формате TIFF для имитирования снимков с БПЛА преобразованы в изображения формата JPEG/PNG путем нарезки на фрагменты [35] | false | true | false | |
13,711 | 2026-02-24T11:33:42.745000Z | 2026-02-24T11:33:42.745000Z | Lec. | Aklavik [35]: Репозиторий высококачественных геопространственных многозональных снимков | false | true | false | |
13,710 | 2026-02-24T11:33:40.988000Z | 2026-02-24T11:33:40.988000Z | Lec. | OpenAerialMap [34]: Платформа с коллекцией ортофотоснимков, созданных сообществом | false | true | false | |
13,709 | 2026-02-24T11:33:39.054000Z | 2026-02-24T11:33:39.054000Z | Lec. | UAV-VisLoc[31]. 2024. 16,4 Гб | false | false | false | |
13,708 | 2026-02-24T11:33:37.283000Z | 2026-02-24T11:33:37.283000Z | Lec. | DenseUAV[30]. 2023. 16 Гб. 15 университетов, Чжэцзян, Китай | false | false | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.