55573 | ИПУ РАН

Автор(ы):

Автор(ов):

Параметры публикации

Тип публикации:

Доклад

Название:

Повышение эффективности настройки нейросетевых моделей на основе синтеза обучающих примеров в виртуальной среде

Электронная публикация:

Да

ISBN/ISSN:

978-5-91450-240-6

DOI:

DOI: 10.25728.mlsd.2019.2.0288

Наименование конференции:

12-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2019, Москва)

Наименование источника:

Труды 12-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2019, Москва)

Город:

Москва

Издательство:

ИПУ РАН

Год издания:

2019

Страницы:

288-294

Аннотация

Описана технология автоматического синтеза обучающих множеств для настройки нейросетевых анализаторов изображений в виртуальной среде с использованием средств трехмерной графики, а также в реальной среде с применением технологий визуального трекинга. Предложены принципы формирования обучающих выборок для задач классификации объектов и локальной навигации автономных роботов. Исследована возможность применения нейросетевых классификаторов, обученных на виртуальных множествах, при решении реальных прикладных задач

Библиографическая ссылка:

Диане С.А., Лесив Е.А., Зинченко И.В. Повышение эффективности настройки нейросетевых моделей на основе синтеза обучающих примеров в виртуальной среде / Труды 12-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2019, Москва). М.: ИПУ РАН, 2019. С. 288-294.