write chapter_3

dissertation/chapter_2/2.4_dataset/2.4_dataset.md

@@ -1,7 +1,51 @@
 2.4 Датасет
 
+Для обучения и тестирования моделей глубокого обучения, описанных в разделе 2.3, был создан специализированный датасет `ya_go_maps`, состоящий из пар изображений, полученных из двух различных картографических источников: Яндекс.Карт и Google Maps.
 
+\section{Структура датасета}
 
+Каждый элемент датасета представляет собой пару изображений одной и той же географической локации, полученных с различных картографических сервисов. Изображения в паре имеют одинаковое разрешение и именуются по шаблону: `{id}_google.png` и `{id}_yandex.png`, где `id` — порядковый номер пары. Например, изображения `0063_google.png` и `0063_yandex.png` соответствуют одному и тому же участку местности.
 
+\section{Географические координаты и масштаб}
 
+Сбор данных осуществлялся в пределах следующего географического региона:
 
+\begin{itemize}
+    \item Широта: от 49.134520 до 49.235065
+    \item Долгота: от 55.767660 до 55.825204
+\end{itemize}
+
+Данный регион соответствует территории города Казань. Снимки выполнялись на уровне приближения (zoom) 18, что обеспечивает детализацию, достаточную для распознавания характерных объектов на местности.
+
+\section{Трансформация перспективы}
+
+При полёте беспилотного летательного аппарата камера направлена приблизивно вниз, что существенно отличается от ракурса, под которым пользователь просматривает карту в веб-браузере. Для корректного обучения модели, которая будет применяться в реальных условиях полёта, к исходным снимкам карт применяется аффинное преобразование перспективы. Данная трансформация выполняется с использованием класса `Simulator` (файл `simulator.py`).
+
+После применения преобразования изображения масштабируются до размера `CHUNK_WIDTH / 2` пикселей. Значение константы `CHUNK_WIDTH` определяется в файле `constants.py` и соответствует размеру кадра, с которым работает система технического зрения автопилота.
+
+\section{Формирование датасета}
+
+Процесс генерации датасета реализован в файле `generate_dataset.py` и включает следующие этапы:
+
+\begin{enumerate}
+    \item Определение географических координат (широта и долгота) путём случайной выборки или перебора точек в пределах заданного диапазона
+    \item Загрузка снимков с Яндекс.Карт и Google Maps для выбранной локации
+    \item Применение аффинного преобразования перспективы к обоим снимкам
+    \item Масштабирование изображений до целевого разрешения
+    \item Сохранение пары изображений в директорию `dataset_ya_go_maps/`
+\end{enumerate}
+
+\section{Применение датасета}
+
+Датасет `ya_go_maps` используется для обучения сиамских нейронных сетей, предназначенных для решения двух задач:
+
+\begin{itemize}
+    \item Сопоставление изображений из различных доменов (раздел 2.3.1)
+    \item Вычисление матрицы гомографии между кадрами (раздел 2.3.2)
+\end{itemize}
+
+Наличие парных изображений от разных картографических провайдеров позволяет модели научиться находить соответствия между изображениями, полученными в различных условиях визуализации, что критически важно для системы навигации БПЛА.
+
+\section{Доступность}
+
+Датасет доступен в двух версиях: `ya_go_maps_v1.zip` (около 463 МБ) и `ya_go_maps_v2.zip` (около 197 МБ). Версия v2 содержит оптимизированный набор данных, полученный путём перебора географических точек по сетке 20×20.

dissertation/chapter_2/2.4_dataset/todo.md

@@ -0,0 +1 @@
+- [x] Описать из datasets\ya_go_maps, как это сделано. Взяты lat и lon периметром 5 км какой-то области города, и образованы таким образом снимки. Написать эту подглаву