• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
01.03.2023, 11:43
ПНИПУ
472

Ученые Пермского Политеха улучшили обнаружение объектов нейронными сетями

❋ 4.6

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.

Ученые Пермского Политеха улучшили обнаружение объектов нейронными сетями / ©Getty images / Автор: Ольга Кузьмина

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. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
23 декабря, 10:51
Игорь Байдов

Среди самых интригующих открытий космического телескопа «‎Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.

24 декабря, 11:00
Evgenia Vavilova

Объединить конфликтующие свойства помогли квазичастицы со специфическим зарядом. Если удастся подтвердить предложенную теорию экспериментом, то перед нами — новый тип квантовых материалов.

23 декабря, 10:17
Максим Абдулаев

Группа исследователей опровергла классическую теорию о случайности вымирания видов на примере морских хищников. Анализ эволюции акул и скатов за последние 145 миллионов лет показал, что риск исчезновения вида напрямую зависит от времени его существования: «новички» погибают гораздо чаще, чем эволюционные долгожители. Кроме того, ученые установили, что знаменитый астероид, погубивший динозавров, нанес океану не такой сильный удар, как последующее изменение климата.

23 декабря, 10:51
Игорь Байдов

Среди самых интригующих открытий космического телескопа «‎Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.

19 декабря, 15:22
Андрей Серегин

Экологическое состояние морей, омывающих развитые и развивающиеся страны, — давняя проблема, о которой говорят ученые. Авторы нового исследования выявили в Средиземном море пещеры с рекордным количеством мусора.

19 декабря, 20:02
Evgenia Vavilova

Исследователи доказали, что влияние больших сделок на рынок описывается квадратичной зависимостью. Основой для анализа стали данные Токийской биржи.

8 декабря, 13:09
Александр Березин

С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.

17 декабря, 14:19
Игорь Байдов

На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.

29 ноября, 12:42
Александр Березин

Позавчера, 27 ноября 2025 года, при запуске космонавтов к МКС на стартовую площадку № 31 упала кабина обслуживания стартового комплекса. Это означает, что новые пуски оттуда до починки невозможны. К сожалению, в 2010-х годах, в рамках «оптимизации» расходов, резервную площадку (с которой летал Юрий Гагарин) упразднили. Поэтому случилось беспрецедентное: в XXI веке страна с пилотируемой космической программой осталась без средств запуска людей на орбиту. Пока ремонт не закончится, проблема сохранится. Чем это может грозить?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно