Главная/Журналы/Сборник материалов XXXIII Республиканской выставки-сессии студенческих инновационных проектов «Выставка инноваций - 2022 (весенняя сессия)»/Рекомендации формирования датасета для обучения нейронной сети Yolov4

Рекомендации формирования датасета для обучения нейронной сети Yolov4

DOI: 10.22213/ie022138

ELIBRARY: EKGGQU

ГРНТИ: Распознавание образов. Обработка изображений 282315

Ключевые слова: нейронная сеть, Yolov4, разметка, датасет, БПЛА, neural network, Yolov4, markup, dataset, UAV.

Авторский коллектив:

Русских В. Н., бакалавр, Ижевск, Россия, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова;
Кайсина И. А., канд. техн. наук, доц., Ижевск, Россия, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова;
Кузнецов В. С., заместитель директора по инновациям, Ижевск, Россия, ООО «Беспилотные системы»;

Аннотация: В статье рассмотрено создание датасета для дальнейшего обучения нейронной сети на идентификацию людей с борта беспилотного летательного аппарата (БПЛА) двумя способами. При первом способе разметки на изображениях размечаются только люди. При втором способе разметки размечаются все объекты, которые присутствуют на кадре. Приведены методики для создания двух датасетов, расписаны классы, на которые делились объекты на изображениях. При помощи двух полученных датасетов обучена нейронная сеть Yolov4. В статье представлен результат работы двух нейронных сетей, показано сравнение их точности и полноты. Данный проект показывает, повысится ли точность нейронной сети, если ее научить не только находить объекты интереса, но и отличать их от других объектов. В публикации показаны ошибки, которые были зафиксированы в работе двух нейронных сетей и их обоснование.

Список литературы:

[1] Ознамец, В. В. Геомониторинг на транспорте с использованием БПЛА / В. В. Ознамец // Наука и технологии железных дорог. - 2018. - Т. 2, № 1(5). - С. 43-53.

[2] Федосеева, Н. А. Перспективные области применения беспилотных летательных аппаратов / Н. А. Федосеева, М. В. Загвоздкин // Научный журнал. - 2017. - № 9 (22). - С. 26-29.

[3] Эпов, М. И. Применение беспилотных летательных аппаратов в аэрогеофизической разведке / М. И. Эпов, И. Н. Злыгостев // Интерэкспо Гео-Сибирь. - 2012. - Т. 2, № 3. - С. 22-27.

[4] Машинное обучение в медицине: эволюция и перспективы / А. Ф. Файзрахманов, Д. С. Тузанкин, М. Л. Шустрова, Н. А. Староверова // Южно-Сибирский научный вестник. - 2021. - № 4(38). - С. 43-49. - DOI 10.25699/SSSB.2021.38.4.010.

[5] Третьяк, А. Я. Применение искусственных нейронных сетей для определения поломок резцов буровых долот / А. Я. Третьяк, А. В. Кузнецова, К. А. Борисов // Вестник молодежной науки России. - 2019. - № 5. - С. 5.

[6] Новосельцев, В. А. Исследование влияния предварительной обработки изображений на скорость обучения и качествО распознавания нейронной сети / В. А. Новосельцев, А. Н. Тушев // Программно-техническое обеспечение автоматизированных систем : Материалы Всероссийской молодежной научно-практической конференции, Барнаул, 09 ноября 2018 года / под ред. Л.И. Сучковой. - Барнаул : Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова, 2018. - С. 175-182.

[7] Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021615426 Российская Федерация. «Программа подготовки данных и обучения нейронных сетей» (Программный комплекс «Вега-Когнитрон») : № 2021610528 : заявл. 12.01.2021 : опубл. 07.04.2021 / П. П. Вырлан, Н. Ю. Кожанов, А. В. Крюков ; заявитель Акционерное общество «Концерн радиостроения «Вега».