Журнал «Современная Наука»

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ АУГМЕНТАЦИИ В ЗАДАЧЕ СЕГМЕНТАЦИИ КАМНЕЙ НА КОНВЕЙЕРЕ ПРЕДПРИЯТИЯ ГОРНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Калашников Владимир Андреевич (Аспирант, Финансовый Университет при Правительстве РФ (Москва))

В данной работе исследуются различные методы аугментации изображений в задаче сегментации камней на конвейере предприятия горной промышленности. Рассмотрено применение алгоритма глубокого обучения MaskRCNN и библиотеки PyTorch для решения поставленной задачи. На примере метрики IoU проанализировано качество аугментации при различных преобразованиях. Выявлены наиболее и наименее эффективные подходы и проведен их качественный анализ.

Ключевые слова:горная промышленность, контроль качества, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, аугментация.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Калашников В. А. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ АУГМЕНТАЦИИ В ЗАДАЧЕ СЕГМЕНТАЦИИ КАМНЕЙ НА КОНВЕЙЕРЕ ПРЕДПРИЯТИЯ ГОРНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2024. -№01. -С. 69-71 DOI 10.37882/2223-2966.2024.01.18

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"