Оцінювання складності набору вхідних даних для системи комп’ютерного зору - Цибуля , Сергій; Тимчук , Володимир; Волокита , Артем (Військово-технічний збірник, 2024)
Стаття розглядає актуальну проблематику використання нейронних мереж у розробці систем комп’ютерного зору військового призначення, з акцентом на аналіз наборів вхідних даних (датасетів). Метою статті є розроблення способу оцінювання складності наборів даних, що базується на розмірах і якості вхідних зображень, та рівні й структурі їх анотації. Застосування попереднього оцінювання складності датасетів дозволить аналізувати вплив зазначених властивостей вхідних даних на тривалість тренування, розхід апаратних ресурсів та загальну ефективність моделей комп’ютерного зору, призначених для виявлення та ідентифікації замаскованих об’єктів. Для досягнення поставленої мети у дослідженні були застосовані методики аналізу внутрішньої структури та властивостей датасетів, включно з аналізом якості зображень, розмірів, різноманітності об’єктів та складності анотацій. Отримані результати демонструють прямий зв’язок між складністю датасетів і ефективністю тренування моделей, виявляючи ключові параметри, що впливають на точність та швидкість навчання. Особливу увагу у дослідженні приділено розробці універсального способу оцінювання складності датасетів, що дозволяє об’єднати різноманітні параметри в єдиний кількісний показник. Цей підхід не тільки сприяє глибшому аналізу впливу характеристик датасетів на процес навчання, але й дозволяє прогнозувати витрати обчислювальних ресурсів. Теоретичне значення роботи полягає у формуванні цілісного уявлення про фактори, що впливають на ефективність машинного навчання у сфері комп’ютерного зору для військового застосування. Практична значущість розкривається через можливість використання результатів для оптимізації розробки та тренування нейронних мереж, націлених на підвищення ефективності військових систем розпізнавання. Результати дослідження надають внесок у розвиток теорії та практики створення систем комп’ютерного зору, пропонуючи інструментарій для ефективнішого вибору або створення датасетів з урахуванням вимог військово-технічних завдань. У подальших дослідженнях планується розширити використання запропонованого показника на різноманітних типах датасетів та архітектурах нейронних мереж, що має сприяти універсальності та масштабованості запропонованого підходу для оцінювання складності датасетів.