СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ДАННЫХ С ТЕПЛОВИЗОРА
Аннотация
Абросимова Арина Викторовна, «Сравнение методов машинного обучения для распознавания объектов на данных с тепловизора», работа содержит 44 листа формата А4, включающие 3 приложения и 9 литературных источников.
Ключевые слова: СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, ДООБУЧЕНИЕ, ДАТАСЕТ, ТЕПЛОВИЗОР, СПЕКТР.
Целью работы является сравнение стратегий при необходимости получения классификатора изображений и малом объеме данных для его обучения. В ходе выполнения данной работы был выполнен поиск подходящих сетей для дообучения, исследованы технологии их работы, отснят, составлен и размечен датасет изображений в тепловом спектре, дообученны выбранные сети. Полученные результаты были дополнительно сравнены с результатом работы платформы no-code классификатора LOBE на тех-же данных.
Ключевые слова: СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, ДООБУЧЕНИЕ, ДАТАСЕТ, ТЕПЛОВИЗОР, СПЕКТР.
Целью работы является сравнение стратегий при необходимости получения классификатора изображений и малом объеме данных для его обучения. В ходе выполнения данной работы был выполнен поиск подходящих сетей для дообучения, исследованы технологии их работы, отснят, составлен и размечен датасет изображений в тепловом спектре, дообученны выбранные сети. Полученные результаты были дополнительно сравнены с результатом работы платформы no-code классификатора LOBE на тех-же данных.