Анализ алгоритмов аугментации изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
| Источник: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 226-229 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Примечания: | 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 |
| Язык: | русский |
| Опубликовано: |
2024
|
| Серии: | Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84826 |
| Формат: | Электронный ресурс Статья |
| Запись в KOHA: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675440 |
| Примечания: | 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 |
|---|