Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон" (19-21 сентября 2023 г., Москва)"
Авторы:Алимагадов К.А., Умняшкин С.В.
Аугментация данных на основе вейвлет-фильтрации при обучении нейронных сетей
Аннотация:
Исследование посвящено изучению влияния аугментации данных с применением вейвлетфильтрации на точность работы нейросетевого детектора при распознавании зашумлённых изображений. Предлагается добавлять шум к примерам обучающего набора с последующей их обработкой фильтром Винера в области дискретного вейвлет-преобразования (ДВП). При генерации входных обучающих изображений используется модель белого аддитивного гауссового шума, с помощью которого выполняется их искажение. Помимо винеровской фильтрации для шумоподавления рассматриваются методы пороговой обработки в области ДВП. На основе полученных экспериментальных данных проводится сравнение результатов работы детектора при различных значениях среднеквадратического отклонения шума. Также был рассмотрен вариант, когда нейронная сеть обучалась на зашумлённых изображениях без применения последующей фильтрации. Демонстрируется, что предложенный подход позволяет добиться большей точности распознавания, по сравнению с аугментацией, не использующей подавление шумов.
Ключевые слова:
Аугментация данных, машинное обучение, нейронные сети, вейвлет-фильтрация
