Головная страница ИПМ Библиотеки, издания  •  Поиск публикаций  English 
Публикация

Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графики и зрению "Графикон""
Авторы: Сорокин М.И., Жданов Д.Д., Потемин И.С., Барладян Б.Х., Богданов Н.Н., Жданов А.Д.
Сегментация освещенных участков сцены с использованием полносверточных нейронных сетей и алгоритмов компьютерного зрения для систем дополненной реальности
Аннотация:
Актуальность данной темы обусловлена бурным развитием систем виртуальной и дополненной реальности. Проблема заключается в формировании естественных условий освещения объектов виртуального мира в реальном пространстве. Для решения задачи определения источников света и восстановления его оптических параметров была предложена полносверточная нейронная сеть, позволяющая «схватить» особенности поведения света. На выходе нейронной сети получаем сегментированное изображение с классами и уровнями освещенности. Полносверточная нейронная сеть отлично подходит для сегментации изображения, поэтому в качестве «энкодера» была взята архитектура VGG-16 со слоями, которые сворачивают некую область входного изображения до 1x1 пикселя и классифицируют его к одному из классов. Обучение полносверточной нейронной сети осуществлялось на 221 тренировочных и 39 проверочных изображениях со скоростью обучения 1E-2 на 200 эпохах. После обучения по критерию оценки “IoU” (intersection over union) точность составила порядка 70 процентов, а точность классификации к первому классу составила практически 90 процентов.
Ключевые слова:
классификация, освещение, свёрточные нейронные сети, сегментация
Язык публикации: русский,  страниц: 5 (с. 42-46)
Полный текст на русском языке: Сведения об авторах:
  • Сорокин Максим Игоревич,  ,  Университет ИТМО
  • Жданов Дмитрий Дмитриевич,  ,  Университет ИТМО
  • Потемин Игорь Станиславович,  ,  Университет ИТМО
  • Барладян Борис Хаимович,  ,  ИПМ им. М.В. Келдыша РАН
  • Богданов Николай Николаевич,  ,  Университет ИТМО
  • Жданов Андрей Дмитриевич,  ,  Университет ИТМО