Кадинська, В.Д.Молчанова, М.О.2025-12-052025-12-052025Кадинська В.Д., Молчанова М.О. Дослідження ефективності нейромережевих архітектур для класифікації залишків зруйнованих будівель. Інформаційні технології і автоматизація : матеріали XVIII міжнар. наук.-практ. конф., 30-31 жовтня 2025 р. Одеса : ОНТУ, 2025. С. 950-952.https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/19904Досліджено ефективність нейромережевих методів класифікації залишків зруйнованих будівель, що дозволяють автоматизувати аналіз структурних фрагментів об’єктів за їхніми візуальними характеристиками. Експериментальна частина базується на порівнянні продуктивності двох альтернативних архітектур згорткової MobileNetV3-Large та трансформерної Vision Transformer, навчених на збалансованому наборі зображень фрагментів будівельних матеріалів. Результати показали, що обидві архітектури демонструють доволі високу точність класифікації, проте ViT перевищує MobileNetV3 за метрикою точності (accuracy 0.967) і забезпечує кращу стійкість до неоднорідних текстур та освітлювальних умов. Досліджуваний підхід дає змогу ефективно розпізнавати типи матеріалів у складних сценах руйнування, що підтверджує доцільність використання трансформерних архітектур у системах комп’ютерного зору для моніторингу стану інфраструктури та підтримки процесів відновлення.ukСтаття