Исследование структуры данных визуальной съемки поверхности моря с применением методов машинного обучения

Abstract

В рамках настоящего исследования мы провели анализ изображений морской поверхности при помощи подхода обучения нейросети MoCo, снижения размерности методом UMAP и кластеризации. Визуализация данных в форме распределения векторов сниженной размерности показывает наличие определённой структуры в данных, что можно в дальнейшем использовать в задаче идентификации аномалий в ходе решения задачи идентификации и классификации частиц плавающего морского мусора на поверхности моря без необходимости набора существенного объема размеченных снимков.