ОСОБЛИВОСТІ ПІДГОТОВКИ ДАТАСЕТІВ ДЛЯ НАВЧАННЯ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - Яковин, І. С.; Красняк , Р. Т.; Шкітов, А. А.; Томашівський, Р. П. (METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, 2024)
У статті проаналізовано ключові аспекти формування навчальних датасетів, включаючи зображення об'єктів, для підготовки штучних нейронних мереж, зокрема на платформі YOLO, яка широко використовується для задач розпізнавання. Предметом дослідження є процес ідентифікації та класифікації об’єктів, пов'язаних із дорожніми сценаріями, таких як трасові моделі авто, перепони та поверхня доріжки. У статті представлено підхід до створення двовимірних зображень із відповідною анотацією класів "моделі авто", "траса" та "перепони". Особливу увагу приділено методам аугментації даних, які дозволяють збільшити варіативність та покращити якість навчальних вибірок, що є критично важливим для ефективності навчання нейронних мереж. У дослідженні описано процес спеціалізації нейронної мережі на розпізнаванні об'єктів за специфічними характеристиками або в умовах з обмеженими ресурсами. Після навчання мережа використовується для ідентифікації та сегментації визначених об'єктів на зображеннях. Зібрані результати розпізнавання підлягають агрегуванню, що дозволяє інтегрувати інформацію з різних джерел, тим самим підвищуючи загальну точність системи. Запропоновані методики можуть слугувати основою для розробки та вдосконалення алгоритмів розпізнавання об'єктів у різних прикладних завданнях, таких як мобільна робототехніка, моніторинг та аналіз середовища. Актуальність роботи обумовлена потребою підвищення стабільності та точності роботи систем розпізнавання об'єктів у складних умовах, зокрема при наявності обмежених і низькоякісних навчальних даних. Отримані результати та підходи можуть бути застосовані для вирішення практичних завдань і підтримки подальших досліджень у цій галузі