Метод создания синтетических наборов данных для обучения нейросетевых моделей распознаванию объектов
Ключевые слова:
нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, синтетические наборы данных, генерирование изображенийАннотация
Введение: недостаток обучающих данных приводит к низкой точности распознавания визуальных образов. Одним из способов решения данной проблемы является использование реальных данных в сочетании с синтетическими. Цель: повышение эффективности распознавания образов системами компьютерного зрения путем использования для обучения смешанных (реальных и синтетических) данных; снижение временных затрат на подготовку данных обучающей выборки. Результаты: на базе предложенного метода генерации синтетических изображений построена интеллектуальная информационная система, позволяющая генерировать репрезентативные выборки большого объема, содержащие изображения, предназначенные для обучения нейронных сетей распознаванию образов. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение генератора синтетических изображений для обучения нейросетей. Разработанный генератор имеет модульную архитектуру, что позволяет легко модифицировать, удалять или добавлять отдельные этапы в конвейер генерирования синтетических изображений. Отдельные параметры (как освещение или размытие) для генерируемых изображений можно настраивать. Идея эксперимента заключалась в сравнении точности распознавания образов для нейронной сети, обученной на различных обучающих выборках. Комбинация реальных и синтетических данных при обучении модели показала наилучшую эффективность распознавания. Искусственные обучающие выборки, в которых масштаб фоновых объектов примерно равен масштабу объекта интереса, а количество объектов интереса в кадре выше, оказались эффективнее других искусственных обучающих выборок. Изменение фокусного расстояния камеры в сцене генерации синтетических изображений не оказало влияния на эффективность распознавания. Практическая значимость: предложенный метод генерирования изображений позволяет создать большой набор искусственных данных для обучения нейронных сетей распознаванию образов за меньшее время, чем заняло бы создание такого же набора реальных данных.
