использование свёрточных нейронных сетей для распознавания объектов на радиолокационных изображениях

Перечень подлежащих разработке разделов: 1 обзор алгоритмов распознавания изображений 2 анализ алгоритма работы свёрточных сетей 3 описание классов объектов на радиолокационном изображении 4 разработка программы моделирования работы свёрточной сети 5 выполнение моделирования 6 анализ результатов моделирования Тип изображений : Радиолокационный снимок с разрешением до 10 м Тип целей: Группы зданий в типовой городской застройке , размер квартала до 200х200 м Типы нейронных сетей - 1л Алгоритмы свёрточных нейросетей - 1л Структурные схемы свёрточных нейросетей - 1 л Примеры распознаваемых изображений - 1-2 л Структурная схема программы моделирования - 1 -2 л Результаты моделирования - 2 л

Защита 10го июня, 25го желательно показать что нить более менее готовое куратору.

Прошу помочь хотя бы с моделированием самой сети под нужные требования

Всё ещё очень нужна помощь!!!

Прошу помочь хотя бы с программой, с остальным худо бедно справляюсь

О цене договоримся.

Написать программу, которая будет визуально делить радиолокационный снимок города на области с разной типовой застройкой, где дома углом стоят, где крест на крест, где колодцем и т.д. самые типовые застройки дворов.

С помощью каких инструментов будет написана эта программа – не важно. Наиболее предпочтительными являются java, python, r, c#, wolfram mathematica.

Нужен только работающий код и комментарии возле функций о том, что делает каждая из них.

На выходе мне нужна просто визуализация карты, поделенной на области, в любом виде: например, просто банально картинка.

на приложеном фото картинка - пояснение