Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые Пермского Политеха улучшили обнаружение объектов нейронными сетями
Пожалуй, самая популярная и перспективная задача нейросетей — технологии распознавания образов. Они либо по отдельности, либо в интегрированном виде используются в таких сферах, как безопасность и наблюдение, сканирование и создание изображений, маркетинг и реклама, дополненная реальность и поиск изображений. Обучение — очень важная часть создания этой технологии. Слишком маленькое или наоборот большое количество данных в нейросети приводит к некорректной работе. Порой даже оптимальный размер данных может привести к плохим результатам, если объекты, по которым обучалась программа будут захвачены с одного ракурса или находятся на одном фоне. Сегодня специалистам приходится определять границы изучаемых объектов вручную в специальных программах. Этот процесс очень длительный и трудоемкий. Ученые Пермского Политеха создали программу с генератором случайных синтетических изображений, которая позволит обучать нейросеть быстрее.
Исследование опубликовано в сборнике International Conference on Applied Innovations in IT (ICAIIT). Чтобы облегчить работу IT-специалистам, которые обычно вручную создают фотографии для обучения нейросети, политехники разработали программу, которая генерирует синтетические картинки, комбинируя между собой изображения реального объекта с использованием 3D-камеры, натуралистичный фон и некоторые шумовые эффекты — помехи или предметы окружающей среды.
Например, для создания набора картинок с уличным фонарем программа дополнительно использовала ветви деревьев, которые частично закрывают светильник, а также дождь, слабую освещенность, дефекты камеры. Эти шумовые эффекты делают результирующее изображение более реалистичным. Качество обучения зависит от того, насколько равномерно перемешиваются данные и насколько разнообразные картинки получаются.
«Тестируя программу, мы постарались провести как можно больше экспериментов, чтобы получить максимально широкий обзор влияния синтетических данных на производительность нейронной сети. В испытании использовались наборы данных по 1000 и 2000 искусственных картинок. После чего мы заметили, что такое обучение дает низкое качество распознавания. По этой причине мы решили обучать нейросеть, смешивая синтетические данные с настоящими фотографиям», — сообщил доцент кафедры микропроцессорных средств автоматизации Леонид Мыльников.
«Наборы изображений по тематике на основе синтетических данных с небольшим количеством реальных фотографий улучшило качество обнаружения объекта нейросетью. Это решает проблему создания больших баз данных, необходимых для обучения сетей и значительно упрощает работу специалистов из ИТ сферы. Технология может применима и к движущимся изображениям», — рассказал аспирант кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» Павел Сливницин.
В настоящее время политехники занимаются получением еще более реалистичных изображений, например, содержащих такие элементы, как эффекты коррозии и деформации изучаемого нейросетью объекта. Это будет способствовать дальнейшему улучшению качества обнаружения.
Telegram 
Дзен 
VK Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно