17 Ву С. Абламейко С. В. YOLOv10 изображения дистанционного зондирования механизм внимания обнаружение зданий RepConv Super Token Attention 2025 2025-07-10 10.37661/1816-0301-2025-22-2-33-47 Информатика Цели . В настоящее время быстрое определение местоположения и размера объектов зданий с помощью изображений дистанционного зондирования имеет важное научно-исследовательское и практическое значение для городского планирования, мониторинга окружающей среды и управления стихийными бедствиями.Методы . Предлагается метод обнаружения объектов на основе улучшенной сети YOLOv10, которая включает в себя механизм внимания Супертокен, модель RepConv (повторно параметризуемая свертка) и нормализованное взвешенное расстояние для более точного обнаружения зданий на изображениях дистанционного зондирования. Метод повышает точность и эффективность обнаружения, особенно для небольших объектов. Набор данных LEVIR-CD используется для обучения и тестирования модели.Результаты . Экспериментальные результаты показывают, что предлагаемый метод демонстрирует лучшую точность при решении задачи обнаружения зданий, чем традиционный YOLOv10 и другие методы.Заключение. Предлагаемый метод эффективно повышает точность и эффективность обнаружения зданий на изображениях дистанционного зондирования https://www.academjournals.by/publication/19498 https://www.academjournals.by/files/19423