Анализ алгоритмов аугментации изображений для обучения сверточной нейронной сети

Bibliographic Details
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–18 апреля 2024 г., Томск/ ред. кол. А. С. Фадеев, Н. Г. Марков, В. Г. Спицын [и др.]. С. 226-229.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2024.— conference_tpu-2024-C04.pdf
Main Author: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Summary:В работе проводится сравнительный анализ 3 алгоритмов аугментации изображений (поворот, отражение, мозаичное размещение) для повышения эффективности обучения сверточных нейронных сетей. Получены результаты точности детектирования объектов с помощью сверточной нейронной сети YOLOv7-Tiny, обученной на нескольких аугментированных датасетах, в задаче обнаружения объектов в воздушном пространстве
Текстовый файл
Published: 2024
Series:Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
Subjects:
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84826
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675440