В КНИТУ-КАИ создали метод расширения наборов данных для повышения качества обучения нейронных сетей
Ассистент кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ Татьяна Евдокимова разработала адаптивный метод расширения наборов данных для обучения нейронных сетей, обеспечивающих распознавание заданных объектов на изображениях.
Для чего это нужно? Например, на современных нейросетевых технологиях компьютерного зрения базируется программный комплекс, с помощью которого можно анализировать движение транспортных средств на видеоизображениях перекрестков городской дорожно-транспортной сети. Подобный программный комплекс также разработан учеными кафедры Автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ. Применение программного комплекса позволяет повысить эффективность управления транспортными потоками.
Суть адаптивного метода расширения наборов данных для обучения нейронных сетей заключается в следующем. Имеется набор исходных изображений, число которых недостаточно для эффективного обучения нейронной сети. Поэтому необходимо расширить данный набор за счет новых изображений, полученных с помощью заданных геометрических, яркостных и цветовых преобразований. В качестве таких преобразований, например, могут быть использованы отражение, вращение, повышение резкости изображений. При этом применяемые преобразования должны давать изображения, которые сохраняют наиболее существенные для правильного распознавания объектов характеристики. Выбор нужных преобразований осуществляется с помощью разработанного Татьяной Евдокимовой метода на основе алгоритма глубокого обучения с подкреплением (DQN). Применение метода позволяет значительно повысить качество обучения нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях.
В августе разработке присвоено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ (Свидетельство №2024669003 от 13.08.2024 г.) «Адаптивное расширение наборов данных при помощи обучения с подкреплением».
Научно-исследовательская работа была выполнена в рамках направления «Интеллектуальная обработка данных в авиационных системах» ПИШ КАИ.
- Автор:
- Пресс-служба
