ВИЯВЛЕННЯ ТА РОЗПІЗНАВАННЯ ОБ’ЄКТІВ НА ЗОБРАЖЕННЯХ ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ НА ОСНОВІ YOLOV11

Анотація

У статті представлено результати досліджень сучасних методів виявлення та розпізнавання об’єктів на зображеннях дистанційного зондування Землі з використанням глибоких нейронних мереж. Основну увагу приділено моделі YOLOv11. Проведено порівняльний аналіз YOLOv11 з попередніми версіями та конкурентними моделями (DETR, Faster R-CNN) щодо виявлення об’єктів на високороздільних знімках (DOTA, DIOR, FAIR1M). Виконано оптимізацію структури моделі для обробки малих і орієнтованих об’єктів. Отримані результати демонструють покращення середньої точності детекції до 5,3 % та зниження кількості параметрів на 12 % порівняно з YOLOv8, підтверджуючи ефективність YOLOv11 для задач моніторингу територій та картографування.