XVI Всеукраїнська науково-практична конференцiя студентiв, аспiрантiв та молодих вчених «Теоретичнi i прикладнi проблеми фiзики, математики та інформатики»

Abstract

Нещодавнiй прогрес у глибокому навчаннi показав, що задачi комп’ютерного зору можна ефективно вирiшувати за допомогою згорткових нейронних мереж. Проте, кiлькiсть наявних розмiчених даних для тренування є однi- єю з найважливiших проблем, що ускладнюють вирiшення реальних завдань. Цю складнiсть можна подолати, використовуючи синтетичнi данi, отриманi з рiзних джерел. У цiй роботi представлений пiдхiд до тренування мультирозмiрного детектора об’єктiв (Multi-scale Convolutional Neural Network, MS-CNN) на змiшаному наборi даних. Показано, що доповнення тренувальної вибiрки синтетичними зображеннями, отриманими за допомогою генеративних моделей машинного навчання, таких як генеративнi змагальнi мережi (Generative Adversarial Networks, GAN), може збiльшити точнiсть детекцiї пiшоходiв на наборi даних KITTI

Similar works

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.