Выложенная в открытый доступ нейросеть «Чистый берег» предназначена для определения объема, массы и вида мусора на побережьях водоемов.

На основе анализа сделанных квадрокоптерами аэрофотоснимков побережья модель сортирует мусор на шесть типов: рыболовные сети, железо, резина, крупный пластик, бетон и древесина. Также нейросеть отмечает на карте координаты скоплений этих объектов, анализирует их состав и предположительный вес.

Модель была обучена более чем на 2 тыс. фотографий побережья Арктики, Байкала, Камчатки. С помощью специальной модели-классификатора они были разделены на две категории — с мусором и без — и использованы для генерации более чем 500 тыс. искусственных изображений.

Модель училась распознавать мусор и вычислять процент замусоривания на полученном смешанном наборе данных, включающем как реальные, так и синтетические изображения. По заявлениям разработчиков, точность классификации модели – выше 80%.

Модель «Чистый берег» была представлена разработчиками из Yandex Cloud, Школы анализа данных «Яндекса» и ДВФУ в марте 2025 года.

Репозиторий на GitHub

👤 Дмитрий Сошников