• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Основные подходы к подготовке визуальных данных для обучения нейросетевых алгоритмов / А. Г. Лапушкин, Д. А. Гаврилов, Н. Н. Щелкунов, Р. Н. Бакеев. - DOI 10.14357/20718594210406. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2021. - N 4. - С. 62-74. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2071-8594.
    (Шифр в БД У3758/2021/4)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.37004.032.26
    28.23.25004.85
    РУБ ИИ
    04.01

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети -- Обучение

    Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- обучающие выборки -- визуальные данные -- разметка -- симулятор
    Аннотация: Проведен анализ основных подходов, которые используют разработчики нейросетевых алгоритмов для подготовки обучающих данных и формирования обучающих выборок. Рассмотрены возможные способы получения размеченных изображений. В качестве примеров открытых библиотек размеченных изображений показаны ImageNet или Coco, предлагающие размеченные и аннотированные фотоизображения, а также библиотеки наборов трехмерных данных. Исследованы специализированные редакторы разметки изображений для работы с нестандартными и неполно представленными в общедоступных библиотеках объектами, позволяющие размечать данные как вручную, так и в полуавтоматическом режиме. Рассмотрены генераторы синтетических данных и симуляторы, позволяющие имитировать трудновоспроизводимые события, а также комбинированный подход с использованием сетей типа GAN. Выполнен анализ основных сложностей, возникающих у разработчиков при подготовке обучающих данных, в том числе проанализированы недостатки готовых наборов данных, синтетических генераторов и подхода, использующего сети типа GAN.
    Доп. точки доступа:
    Лапушкин, Андрей Георгиевич
    Гаврилов, Дмитрий Александрович
    Щелкунов, Николай Николаевич
    Бакеев, Руслан Надирович

    Экз-ры полностью У3758/2021/4
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽