Анализ алгоритмов аугментации изображений для обучения сверточной нейронной сети
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 226-229 |
|---|---|
| Main Author: | |
| 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 |
| Language: | Russian |
| 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 |