{"id":328750,"date":"2022-01-28T21:00:22","date_gmt":"2022-01-28T21:00:22","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=328750"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=328750","title":{"rendered":"<span>\u041a\u0430\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0413\u0430\u0432\u0430\u0439\u044f\u0445<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h3>\u0413\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u043e\u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/693\/34e\/3ef\/69334e3ef150419fc38e26d68cd65086.jpeg\" width=\"1920\" height=\"1440\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/693\/34e\/3ef\/69334e3ef150419fc38e26d68cd65086.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>Data Science \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445. \u041a \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_280122&amp;utm_term=lead\">\u0444\u043b\u0430\u0433\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430<\/a> \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0435\u043b\u044c\u0435\u0444\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0413\u0430\u0432\u0430\u0439\u044f\u0445.<\/p>\n<hr\/>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432\u00a0\u2014\u00a0\u043e\u0442 <a href=\"https:\/\/smartlabai.medium.com\/deep-learning-based-semantic-segmentation-in-simulation-and-real-world-for-autonomous-vehicles-e7fe25cef816\">\u0431\u0435\u0441\u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e<\/a> \u0434\u043e <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/deep-learning-for-ship-detection-and-segmentation-71d223aca649\">\u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f <\/a>\u0441\u0443\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u043f\u0443\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445. \u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439? <\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c\u0441\u044f \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u00ab\u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b\u00bb, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/qgis.org\/en\/site\/index.html\">QGIS<\/a> \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u00ab\u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b\u00bb?<\/h2>\n<p>\u00ab\u0428\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b\u00a0\u2014\u00a0\u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430. \u041e\u043d\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u0433\u0443\u0441\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u044b\u0432\u0448\u0435\u0439 \u043b\u0430\u0432\u044b, \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435\u0440\u043b\u0430. &lt;\u2026> \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0432\u0435\u043d\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0430\u0448\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0439 <em>\u043a\u0440\u0430\u0301\u0442\u0435\u0440<\/em>\u00bb. <a href=\"https:\/\/pubs.usgs.gov\/gip\/volc\/types.html\">\u0413\u0435\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431\u0430 \u0421\u0428\u0410<\/a>.<\/p>\n<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/4e2\/27b\/d42\/4e227bd42530ab1a7aedd38b5658eb59.jpeg\" width=\"1400\" height=\"958\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4e2\/27b\/d42\/4e227bd42530ab1a7aedd38b5658eb59.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0441 \u043a\u0440\u0443\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043a\u043b\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044b\u043c \u043a\u0440\u0430\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 USGS\u00b9 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0426\u041c\u0420 \u2014 \u0442\u043e\u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0413\u0430\u0432\u0430\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0440\u0444\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043d\u0435\u0441\u0451\u043c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u0441\u043f\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/www.google.ru\/maps\/place\/Mauna+Kea+Ice+Age+Natural+Area+Reserve\/@19.8235951,-155.5825901,11.18z\/data=!4m13!1m7!3m6!1s0x7bffdb064f79e005:0x4b7782d274cc8628!2sHawaii,+USA!3b1!8m2!3d19.8967662!4d-155.5827818!3m4!1s0x7953bdf95561b15d:0x582987cd20952faf!8m2!3d19.7915039!4d-155.4748835!5m1!1e4\">\u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430<\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/www.google.ru\/maps\/place\/Hual%C4%81lai\/@19.6811034,-155.9165149,12.38z\/data=!4m13!1m7!3m6!1s0x7bffdb064f79e005:0x4b7782d274cc8628!2sHawaii,+USA!3b1!8m2!3d19.8967662!4d-155.5827818!3m4!1s0x79540a70234d7c0f:0xdf4d56417549044!8m2!3d19.6890817!4d-155.8646894!5m1!1e4\">\u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438<\/a>.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c QGIS\u00a0\u2014\u00a0\u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 .geotiff \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 10 \u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432\u00a0(\u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043a\u0430: \u0438\u0449\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438):<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"\/img\/image-loader.svg\" alt=\"\u041a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u044f\u043c\u0438 (\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u00a0\u2014\u00a010 \u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432) \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u044e\u0436\u043d\u043e\u043c \u0441\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435 \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430\" title=\"\u041a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u044f\u043c\u0438 (\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u00a0\u2014\u00a010 \u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432) \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u044e\u0436\u043d\u043e\u043c \u0441\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435 \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430\" height=\"1052\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/87d\/b91\/bb0\/87db91bb0df044c57c2a5708d2682bcd.png\" data-width=\"1322\"\/><figcaption>\u041a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u044f\u043c\u0438 (\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u00a0\u2014\u00a010 \u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432) \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u044e\u0436\u043d\u043e\u043c \u0441\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435 \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432. \u041d\u0430\u043d\u0435\u0441\u0451\u043c \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044b\u043c\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u0438\u043a\u0438. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0448\u0435\u0439\u043f-\u0444\u0430\u0439\u043b \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440 \u0438 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0426\u041c\u0420 geotiff:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#Loading a geotiff shapefile def readimage():  print(\"reading image\u2026\")  with rasterio.open(path_image, \"r\") as ds:  arr = ds.read()  arr = np.transpose(arr, (1, 2, 0))  #Clip negative values to 0   arr = arr.clip(0)  print(arr.shape)  return arr #Loading the shapefile mask def readmask(link): print(\"reading mask\u2026\") geo = gpd.read_file(link) with rasterio.open(path_image) as src: raster = src.read() geo = geo.to_crs(src.crs) out_image, out_transform = rasterio.mask.mask(src, geo.geometry, filled=True) masks = out_image[0,:,:] #Set the mask labels to 1 and the rest to 0 masks[np.where(masks&lt;=0)] = 0 masks[np.where(masks>0)] = 1 masks = masks.astype(np.int8) masks = np.expand_dims(masks, axis=2) return masks<\/code><\/pre>\n<h2>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>\u0412 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0435 \u0426\u041c\u0420 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0423\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0432\u0441\u0451 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430, \u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u0437 2D \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432 3D \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438. \u0417\u0430\u0447\u0435\u043c? \u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440. \u042d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0443 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0451\u0445\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#Crop both the image and masks to the same Mauna Kea area image = image[ymin:ymax, xmin:xmax,:] masks = masks[ymin:ymax, xmin:xmax,:]  #Stack the image array and normalise image = np.dstack((image, image, image)) image = (image \u2014 image.min())\/(image.max() \u2014 image.min())   original_size = image.shape<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 (4000, 6500, 3). \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0443:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"\/img\/image-loader.svg\" alt=\"\u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043e\u043a (\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430) \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u0430 (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430)\" title=\"\u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043e\u043a (\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430) \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u0430 (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430)\" height=\"418\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6b4\/af6\/593\/6b4af6593ccd600e394b0f8ab1830c48.png\" data-width=\"1400\"\/><figcaption>\u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043e\u043a (\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430) \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u0430 (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430)<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u0443\u0431\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0438\u0436\u0434\u044b, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0444\u043e\u043d\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442. \u0418 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0447\u0451\u0442\u0447\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438\u0445 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#Contrast enhancing image_eq = exposure.equalize_adapthist(image, clip_limit=0.05) #Sobel filter and normalising image_sobel = filters.sobel(np.squeeze(image)) image_sobel = (image_sobel \u2014 image_sobel.min())\/(image_sobel.max() \u2014 image_sobel.min()) #concatenate standard image, equalised and sobel together images = np.dstack((image[:,:,0], image_sobel[:,:,0], image_sobel[:,:,0]))<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0438 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430. \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u00a0\u043d\u0430 \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0412\u043e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432, \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432:<\/p>\n<\/blockquote>\n<pre><code class=\"python\">#Making image tiles size = 224 step = int(size\/2) patch_arr = skimage.util.view_as_windows(image, (size, size, layer.shape[2]), step = step) output = patch_arr.reshape((-1,) + (size, size, layer.shape[2]))<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u0418\u0442\u043e\u0433 \u2014 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"\/img\/image-loader.svg\" alt=\"\u0422\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0426\u041c\u0420 \u043f\u043e \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430\" title=\"\u0422\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0426\u041c\u0420 \u043f\u043e \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430\" height=\"1009\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3bc\/bab\/03f\/3bcbab03f742b5ecaec18baff4c56fc0.png\" data-width=\"1400\"\/><figcaption>\u0422\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0426\u041c\u0420 \u043f\u043e \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f! \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439: (1938, 224, 224, 3). \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0435\u0449\u0451 \u0438 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(images, masks, test_size=0.2, shuffle=True, random_state=123) print(x_train.shape) print(x_val.shape) print(y_train.shape) print(y_val.shape) y_train = tf.cast(y_train, tf.float32) y_val = tf.cast(y_val, tf.float32)<\/code><\/pre>\n<h2>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h2>\n<p>\u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f, \u043f\u043e-\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u043c\u0443, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e UNET \u2014 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/keras.io\/api\/applications\/\">Keras<\/a>. \u041d\u0430\u0448 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u2014\u00a0InceptionResNetV2, \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 imagenet \u0443 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u043b\u044e\u0431\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">input_shape = (size, size, 3) inception = InceptionResNetV2(include_top = False, weights = \"imagenet\", input_tensor = input_shape) inception.summary() layer_names = [layer.name for layer in model.layers]<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c \u0438 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c. \u041d\u043e \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 UNET, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u043c\u0451\u043d \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0433\u043e. <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 include_top \u0432 False. \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043c\u0430\u0441\u043a\u0443 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">x = Conv2DTranspose(num_filters, (2,2), strides=2, padding=\"same\")(inputs) x = Conv2D(size, 2, padding=\"same\", dilation_rate = 1, kernel_initializer = \"he_normal\")(x) x = BatchNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Activation(\"LeakyReLU\")(x)<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u044f \u044d\u0442\u0438 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440. \u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u2014 224, 112, 56 \u0438 28. \u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043b\u043e\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n<pre><code>skip_connection_2 = inception.get_layer(index = 3).output  skip_connection_2 = ZeroPadding2D(( (1, 0), (1, 0))   (skip_connection_2)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435: \u0447\u0435\u0442\u0432\u0451\u0440\u0442\u044b\u0439\u00a0\u0441\u043b\u043e\u0439 (\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 3) \u043d\u0430\u0434\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0438 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">x = Concatenate()([x, skip_connection_2])<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440, \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u0435\u0434\u044c \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u2014 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u043e \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u043c \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">outputs = Conv2D(1, (1,1), padding=\"same\", activation=\"sigmoid\")(last_layer)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f Tversky Loss.\u00a0<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/bigironsphere\/loss-function-library-keras-pytorch\">\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 <\/a>\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0416\u0430\u043a\u043a\u0430\u0440\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(5e-5),  loss= tversky_loss, metrics=[jaccard_coefficient],) reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor=\"loss\", factor=0.2, patience=15, verbose=1, mode=\"max\", min_lr=1e-6) early = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor=\"val_loss\", patience=10) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size = 32, validation_data = (x_val,y_val), callbacks = [reduce_lr, early])<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f 1e-5 \u0438 ReduceLROnPlateau \u0432 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 100 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043d\u0443\u0442\u043e \u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 80% IoU \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e). \u041d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0443\u0436 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e.\u00a0<\/p>\n<p>\u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0431\u0435\u0437 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a, \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441 \u0437\u0430\u043c\u043e\u0440\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<h2>\u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0435<\/h2>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0451\u0442 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"\/img\/image-loader.svg\" alt=\"\u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0426\u041c\u0420 \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438\" title=\"\u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0426\u041c\u0420 \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438\" height=\"1477\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/975\/baf\/db8\/975bafdb8ac144d3dddc1ad4f63de276.png\" data-width=\"1400\"\/><figcaption>\u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0426\u041c\u0420 \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e. \u0421\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0451 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0435\u0435, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 (420, 224, 224, 3). <\/p>\n<p>\u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u043e\u0439\u0434\u0451\u043c\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043b\u0438\u0442\u043e\u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0412\u043e\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"\/img\/image-loader.svg\" alt=\"\u0422\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0426\u041c\u0420 \u043f\u043e \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438\" title=\"\u0422\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0426\u041c\u0420 \u043f\u043e \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438\" height=\"340\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/10f\/781\/b1e\/10f781b1e0af6bea00b3729632df6a82.png\" data-width=\"1400\"\/><figcaption>\u0422\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0426\u041c\u0420 \u043f\u043e \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">y_pred = model.predict(tiled_Hualalai_image)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u043a\u0443 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"\/img\/image-loader.svg\" alt=\"\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439\" title=\"\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439\" height=\"757\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b83\/c4a\/9c4\/b83c4a9c43928089f1e706eec4603441.png\" data-width=\"1400\"\/><figcaption>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0432 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0435, \u043d\u043e \u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432. \u041e\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435, \u043d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c \u0441\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u043c \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f. <\/p>\n<p>\u0428\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u043a\u0430\u043a \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043b\u044c\u0446\u0430:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"\/img\/image-loader.svg\" alt=\"\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0426\u041c\u0420 \u0441 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u043c \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f (\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430) \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430)\" title=\"\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0426\u041c\u0420 \u0441 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u043c \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f (\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430) \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430)\" height=\"984\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/dbc\/d9e\/2bd\/dbcd9e2bddb54c9865f822afd819b9e5.png\" data-width=\"2000\"\/><figcaption>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0426\u041c\u0420 \u0441 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u043c \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f (\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430) \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430)<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a \u0438 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0432\u0434\u043e\u043b\u044c \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 (\u0441\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e-\u0437\u0430\u043f\u0430\u0434 \u0438 \u044e\u0433\u043e-\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u043a).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0430 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u043f\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430\u043c \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0413\u0430\u0432\u0430\u0439\u044f\u0445. \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044f \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0426\u041c\u0420 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0445 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438). \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0421\u043d\u043e\u0441\u043a\u0438<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><em>[1] \u0413\u0435\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431\u0430 \u0421\u0428\u0410, 2013, USGS 13 \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0430 \u044120\u0437156 1 x 1 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441: \u0413\u0435\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431\u0430 \u0421\u0428\u0410.\u00a0 \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043e\u0442 \u0413\u0435\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431\u044b \u0421\u0428\u0410 \u0438 \u0438\u0437 \u041d\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b.\u00a0\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u041d\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b \u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044b \u0438\u0437 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Data Science \u0438\u043b\u0438 Python \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430\u0445:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_280122&amp;utm_term=conc\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_fpw_280122&amp;utm_term=conc\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043d\u0430 Python<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"\/img\/image-loader.svg\" height=\"200\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ada\/f16\/96f\/adaf1696f05620117b1dd5bb68ca3240.png\" data-width=\"1000\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/catalogue?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=sf_allcourses_280122&amp;utm_term=conc\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><strong>Data Science \u0438 Machine Learning<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-analyst-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=analytics_dapr_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/matematika-dlya-data-science#syllabus?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_mat_280122&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/matematika-i-machine-learning-dlya-data-science?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_matml_280122&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dea_280122&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Data Engineering<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/machine-learning-i-deep-learning?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_mldl_280122&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abMachine Learning \u0438 Deep Learning\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/machine-learning?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_ml_280122&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Python, \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_fpw_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043d\u0430 Python<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_pws_280122&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/frontend-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_fr_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Frontend-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_webdev_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ios-razrabotchik-s-nulya?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_ios_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f iOS-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_andr_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Android-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Java \u0438 C#<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_java_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Java-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java-qa-engineer-testirovshik-po?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_qaja_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f QA-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u043d\u0430 JAVA<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/c-sharp-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_cdev_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f C#-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/game-razrabotchik-na-unity-i-c-sharp?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_gamedev_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0438\u0433\u0440 \u043d\u0430 Unity<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u2014 \u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/algoritmy-i-struktury-dannyh?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_algo_280122&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/c-plus-plus-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_cplus_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f C++ \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/cyber-security-etichnij-haker?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_hacker_280122&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u042d\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0445\u0430\u043a\u0435\u0440<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0410 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops-ingineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_devops_280122&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e DevOps<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/catalogue?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=sf_allcourses_280122&amp;utm_term=cat\">\u0412\u0441\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/648417\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/648417\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h3>\u0413\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u043e\u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>Data Science \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445. \u041a \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_280122&amp;utm_term=lead\">\u0444\u043b\u0430\u0433\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430<\/a> \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0435\u043b\u044c\u0435\u0444\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0413\u0430\u0432\u0430\u0439\u044f\u0445.<\/p>\n<hr\/>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432\u00a0\u2014\u00a0\u043e\u0442 <a href=\"https:\/\/smartlabai.medium.com\/deep-learning-based-semantic-segmentation-in-simulation-and-real-world-for-autonomous-vehicles-e7fe25cef816\">\u0431\u0435\u0441\u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e<\/a> \u0434\u043e <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/deep-learning-for-ship-detection-and-segmentation-71d223aca649\">\u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f <\/a>\u0441\u0443\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u043f\u0443\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445. \u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439? <\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c\u0441\u044f \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u00ab\u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b\u00bb, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/qgis.org\/en\/site\/index.html\">QGIS<\/a> \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u00ab\u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b\u00bb?<\/h2>\n<p>\u00ab\u0428\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b\u00a0\u2014\u00a0\u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430. \u041e\u043d\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u0433\u0443\u0441\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u044b\u0432\u0448\u0435\u0439 \u043b\u0430\u0432\u044b, \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435\u0440\u043b\u0430. &lt;\u2026> \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0432\u0435\u043d\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0430\u0448\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0439 <em>\u043a\u0440\u0430\u0301\u0442\u0435\u0440<\/em>\u00bb. <a href=\"https:\/\/pubs.usgs.gov\/gip\/volc\/types.html\">\u0413\u0435\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431\u0430 \u0421\u0428\u0410<\/a>.<\/p>\n<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0441 \u043a\u0440\u0443\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043a\u043b\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044b\u043c \u043a\u0440\u0430\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 USGS\u00b9 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0426\u041c\u0420 \u2014 \u0442\u043e\u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0413\u0430\u0432\u0430\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0440\u0444\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043d\u0435\u0441\u0451\u043c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u0441\u043f\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/www.google.ru\/maps\/place\/Mauna+Kea+Ice+Age+Natural+Area+Reserve\/@19.8235951,-155.5825901,11.18z\/data=!4m13!1m7!3m6!1s0x7bffdb064f79e005:0x4b7782d274cc8628!2sHawaii,+USA!3b1!8m2!3d19.8967662!4d-155.5827818!3m4!1s0x7953bdf95561b15d:0x582987cd20952faf!8m2!3d19.7915039!4d-155.4748835!5m1!1e4\">\u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430<\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/www.google.ru\/maps\/place\/Hual%C4%81lai\/@19.6811034,-155.9165149,12.38z\/data=!4m13!1m7!3m6!1s0x7bffdb064f79e005:0x4b7782d274cc8628!2sHawaii,+USA!3b1!8m2!3d19.8967662!4d-155.5827818!3m4!1s0x79540a70234d7c0f:0xdf4d56417549044!8m2!3d19.6890817!4d-155.8646894!5m1!1e4\">\u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438<\/a>.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c QGIS\u00a0\u2014\u00a0\u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 .geotiff \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 10 \u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432\u00a0(\u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043a\u0430: \u0438\u0449\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438):<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u044f\u043c\u0438 (\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u00a0\u2014\u00a010 \u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432) \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u044e\u0436\u043d\u043e\u043c \u0441\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435 \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432. \u041d\u0430\u043d\u0435\u0441\u0451\u043c \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044b\u043c\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u0438\u043a\u0438. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0448\u0435\u0439\u043f-\u0444\u0430\u0439\u043b \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440 \u0438 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0426\u041c\u0420 geotiff:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#Loading a geotiff shapefile def readimage():  print(\"reading image\u2026\")  with rasterio.open(path_image, \"r\") as ds:  arr = ds.read()  arr = np.transpose(arr, (1, 2, 0))  #Clip negative values to 0   arr = arr.clip(0)  print(arr.shape)  return arr #Loading the shapefile mask def readmask(link): print(\"reading mask\u2026\") geo = gpd.read_file(link) with rasterio.open(path_image) as src: raster = src.read() geo = geo.to_crs(src.crs) out_image, out_transform = rasterio.mask.mask(src, geo.geometry, filled=True) masks = out_image[0,:,:] #Set the mask labels to 1 and the rest to 0 masks[np.where(masks&lt;=0)] = 0 masks[np.where(masks>0)] = 1 masks = masks.astype(np.int8) masks = np.expand_dims(masks, axis=2) return masks<\/code><\/pre>\n<h2>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>\u0412 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0435 \u0426\u041c\u0420 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0423\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0432\u0441\u0451 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430, \u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u0437 2D \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432 3D \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438. \u0417\u0430\u0447\u0435\u043c? \u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440. \u042d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0443 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0451\u0445\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#Crop both the image and masks to the same Mauna Kea area image = image[ymin:ymax, xmin:xmax,:] masks = masks[ymin:ymax, xmin:xmax,:]  #Stack the image array and normalise image = np.dstack((image, image, image)) image = (image \u2014 image.min())\/(image.max() \u2014 image.min())   original_size = image.shape<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 (4000, 6500, 3). \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0443:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043e\u043a (\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430) \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u0430 (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430)<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u0443\u0431\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0438\u0436\u0434\u044b, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0444\u043e\u043d\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442. \u0418 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0447\u0451\u0442\u0447\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438\u0445 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#Contrast enhancing image_eq = exposure.equalize_adapthist(image, clip_limit=0.05) #Sobel filter and normalising image_sobel = filters.sobel(np.squeeze(image)) image_sobel = (image_sobel \u2014 image_sobel.min())\/(image_sobel.max() \u2014 image_sobel.min()) #concatenate standard image, equalised and sobel together images = np.dstack((image[:,:,0], image_sobel[:,:,0], image_sobel[:,:,0]))<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0438 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430. \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u00a0\u043d\u0430 \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0412\u043e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432, \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432:<\/p>\n<\/blockquote>\n<pre><code class=\"python\">#Making image tiles size = 224 step = int(size\/2) patch_arr = skimage.util.view_as_windows(image, (size, size, layer.shape[2]), step = step) output = patch_arr.reshape((-1,) + (size, size, layer.shape[2]))<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u0418\u0442\u043e\u0433 \u2014 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0422\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0426\u041c\u0420 \u043f\u043e \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f! \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439: (1938, 224, 224, 3). \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0435\u0449\u0451 \u0438 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(images, masks, test_size=0.2, shuffle=True, random_state=123) print(x_train.shape) print(x_val.shape) print(y_train.shape) print(y_val.shape) y_train = tf.cast(y_train, tf.float32) y_val = tf.cast(y_val, tf.float32)<\/code><\/pre>\n<h2>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h2>\n<p>\u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f, \u043f\u043e-\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u043c\u0443, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e UNET \u2014 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/keras.io\/api\/applications\/\">Keras<\/a>. \u041d\u0430\u0448 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u2014\u00a0InceptionResNetV2, \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 imagenet \u0443 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u043b\u044e\u0431\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">input_shape = (size, size, 3) inception = InceptionResNetV2(include_top = False, weights = \"imagenet\", input_tensor = input_shape) inception.summary() layer_names = [layer.name for layer in model.layers]<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c \u0438 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c. \u041d\u043e \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 UNET, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u043c\u0451\u043d \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0433\u043e. <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 include_top \u0432 False. \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043c\u0430\u0441\u043a\u0443 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">x = Conv2DTranspose(num_filters, (2,2), strides=2, padding=\"same\")(inputs) x = Conv2D(size, 2, padding=\"same\", dilation_rate = 1, kernel_initializer = \"he_normal\")(x) x = BatchNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Activation(\"LeakyReLU\")(x)<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u044f \u044d\u0442\u0438 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440. \u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u2014 224, 112, 56 \u0438 28. \u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043b\u043e\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n<pre><code>skip_connection_2 = inception.get_layer(index = 3).output  skip_connection_2 = ZeroPadding2D(( (1, 0), (1, 0))   (skip_connection_2)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435: \u0447\u0435\u0442\u0432\u0451\u0440\u0442\u044b\u0439\u00a0\u0441\u043b\u043e\u0439 (\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 3) \u043d\u0430\u0434\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0438 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">x = Concatenate()([x, skip_connection_2])<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440, \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u0435\u0434\u044c \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u2014 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u043e \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u043c \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">outputs = Conv2D(1, (1,1), padding=\"same\", activation=\"sigmoid\")(last_layer)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f Tversky Loss.\u00a0<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/bigironsphere\/loss-function-library-keras-pytorch\">\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 <\/a>\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0416\u0430\u043a\u043a\u0430\u0440\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(5e-5),  loss= tversky_loss, metrics=[jaccard_coefficient],) reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor=\"loss\", factor=0.2, patience=15, verbose=1, mode=\"max\", min_lr=1e-6) early = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor=\"val_loss\", patience=10) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size = 32, validation_data = (x_val,y_val), callbacks = [reduce_lr, early])<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f 1e-5 \u0438 ReduceLROnPlateau \u0432 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 100 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043d\u0443\u0442\u043e \u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 80% IoU \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e). \u041d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0443\u0436 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e.\u00a0<\/p>\n<p>\u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0431\u0435\u0437 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a, \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441 \u0437\u0430\u043c\u043e\u0440\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<h2>\u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0435<\/h2>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0451\u0442 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0426\u041c\u0420 \u0432\u0443\u043b\u043a\u0430\u043d\u0430 \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e. \u0421\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0451 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0435\u0435, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 (420, 224, 224, 3). <\/p>\n<p>\u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u043e\u0439\u0434\u0451\u043c\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043b\u0438\u0442\u043e\u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0412\u043e\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0422\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0426\u041c\u0420 \u043f\u043e \u0425\u0443\u0430\u043b\u0430\u043b\u0430\u0438<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">y_pred = model.predict(tiled_Hualalai_image)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u043a\u0443 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0432 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0435, \u043d\u043e \u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432. \u041e\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0448\u043b\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u041c\u0430\u0443\u043d\u0430-\u041a\u0435\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-328750","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/328750","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=328750"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/328750\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=328750"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=328750"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=328750"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}