Анализ алгоритмов аугментации изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии

Detalles Bibliográficos
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 226-229
Autor Principal: 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
Idioma:ruso
Publicado: 2024
Series:Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
Subjects:
Acceso en liña:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84826
Formato: Electrónico Capítulo de libro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675440
Descripción
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