Автоматическая обработка ионограмм радиозондирования ионосферы необходима как для оперативного мониторинга ионосферы, так и при анализе массивов архивных данных радиозондирования. Основным этапом для достижения этой цели является автоматическое обнаружение и классификация треков – следов отраженных мод радиосигнала на ионограммах. В работе представлены методика, результаты и выполнен сравнительный анализ применения нейросетевых моделей (нейросетевых архитектур) для инстанс-сегментации Mask RCNN и YOLO. Наиболее успешными оказались модели семейства YOLO, которые обеспечивают как высокую точность, так и вычислительную эффективность. При этом точное попиксельное совпадение масок не является критичным – ключевым требованием является корректная локализация полезного сигнала. Использование указанных моделей для выделения треков на ионограммах продемонстрировало умеренную, но достаточную эффективность: основные структуры треков надежно идентифицируются. В будущем планируется расширение набора применяемых моделей, прежде всего за счет визуальных трансформеров.