(untitled) (Computer systems and information technologies, 2024)
Завдання зі створення та розробки спеціальних наборів даних для навчання згорткових нейронних мереж (CNN) є надзвичайно важливим через зростаюче використання глибинного навчання в різних галузях. CNN стали основними інструментами для багатьох застосувань, включаючи комп’ютерний зір, обробку природної мови, медичну візуалізацію та автономні системи. Однак успіх CNN значною мірою залежить від якості та релевантності даних, на яких вона навчається. Набори даних для навчання цих моделей повинні бути різноманітними, відповідати специфіці завдання та мати достатню якість, щоб захопити приховані патерни, які модель має опанувати. Таким чином, створення спеціальних наборів даних, що відповідають конкретним цілям нейронної мережі, відіграє ключову роль у покращенні ефективності та здатності моделі до узагальнення. Ця робота зосереджена на розробці методу та підсистеми для створення високоякісних спеціалізованих наборів даних для CNN. Метою є надання структури, яка автоматизує та спрощує процеси збору даних, їх попередньої обробки, аугментації, анотації та валідації. Більше того, цей метод включає інструменти, які дозволяють датасету еволюціонувати з часом, інтегруючи нові дані для адаптації до змінних вимог або умов середовища, що робить систему гнучкою та масштабованою. Процес створення набору даних починається з отримання сирих даних. Дані можуть надходити з різних джерел, таких як зображення з камер, відео, сенсорні потоки, відкриті репозиторії даних або власні корпоративні датасети. Важливим аспектом під час збору є забезпечення того, щоб вибірка охоплювала весь спектр умов або класів, з якими CNN зустрічатиметься під час експлуатації. Наприклад, у завданні розпізнавання об’єктів важливо зібрати зображення з різних середовищ, при різному освітленні та під різними кутами для ефективного навчання моделі. Забезпечення різноманітності у датасеті підвищує здатність моделі до узагальнення та знижує ризик поганих результатів на невідомих даних. Аугментація даних є критичним кроком у створенні надійного датасету, особливо коли його розмір обмежений. Техніки аугментації вносять різноманітність у вибірку, штучно модифікуючи наявні приклади, імітуючи ширший діапазон умов. Це допомагає CNN краще узагальнювати та запобігає перенавчанню. По суті, це дозволяє моделі випробовувати різні перспективи й спотворення одних і тих самих даних, зміцнюючи її здатність адаптуватися до реальних сценаріїв. Анотація передбачає присвоєння міток зразкам даних із правильною класовою або категорійною інформацією. Залежно від завдання, анотації можуть включати рамки для виявлення об’єктів, маски сегментації для семантичної сегментації або класові мітки для класифікації. Важливість якісно анотованих даних важко переоцінити, адже CNN покладаються на ці мітки для розуміння взаємозв’язків між вхідними даними та очікуваними прогнозами. Збалансовані набори даних мають вирішальне значення для досягнення хороших результатів у моделях CNN. Якщо один клас або умова переважає, модель може бути зміщена в бік цього класу, що призведе до поганої продуктивності при обробці інших класів.