Ssylka

Как эффективно сегментировать дефекты на промышленных изображениях?

Для решения задачи сегментации дефектов на производственных изображениях, был применен подход, основанный на архитектуре UNet. В качестве энкодера использовалась предобученная модель MobileNetV2, что позволило снизить вычислительные затраты, в то время как декодер был реализован с применением техники upsampling из pix2pix. Это сочетание позволило эффективно извлекать и восстанавливать пространственные детали изображений, необходимые для точного обнаружения дефектов.
Как эффективно сегментировать дефекты на промышленных изображениях?
Изображение носит иллюстративный характер

Несмотря на ограничения в объеме данных, модель достигла значительных результатов, продемонстрировав точность около 89.8% и IoU (Intersection over Union) в районе 80.2% на тренировочном наборе данных, и немного хуже на валидационных данных. Такой уровень производительности свидетельствует об эффективности выбранного подхода, особенно с учетом ограничений, наложенных условиями задачи. Применялись также методы аугментации данных, такие как горизонтальные повороты, для расширения обучающей выборки и повышения устойчивости модели.

Реализация модели включала использование TensorFlow, стандартного набора инструментов для машинного обучения. В процессе работы применялись методы downsampling, основанные на архитектуре MobileNetV2, и upsampling с применением pix2pix для восстановления изображений. Обучение проводилось с использованием оптимизатора Adam, функции потерь Binary Crossentropy и метрики IoU.

В заключение, несмотря на некоторые ошибки в предсказаниях, особенно при работе с нечеткими или сильно загрязненными изображениями, модель показала свою эффективность в условиях ограниченного объема данных и времени на обучение. Дальнейшее улучшение может быть достигнуто за счет настройки гиперпараметров, увеличения объема данных и исследования альтернативных архитектур нейросетей.


Новое на сайте

15287Жидкость, восстанавливающая форму: нарушение законов термодинамики 15286Аркадия ведьм: загадка Чарльза годфри Леланда и её влияние на современную магию 15285Кто станет новым героем Звёздных войн в 2027 году? 15283Ануше Ансари | Почему космические исследования важны для Земли 15282Гизем Гумбуская | Синтетический морфогенез: самоконструирующиеся живые архитектуры по... 15281Как предпринимателю остаться хозяином своей судьбы? 15280Люси: путешествие к древним обломкам солнечной системы 15279Роберт Лиллис: извлеченные уроки для экономически эффективных исследований дальнего... 15278Почему супермен до сих пор остаётся символом надежды и морали? 15277Райан Гослинг в роли нового героя «Звёздных войн»: что известно о фильме Star Wars:... 15276Почему экваториальная Гвинея остаётся одной из самых закрытых и жестоких диктатур мира? 15275Почему морские слизни становятся ярче под солнцем? 15274Глен Вейль | Можем ли мы использовать ИИ для построения более справедливого общества? 15273Лириды: где и как увидеть древний звездопад в этом апреле? 15272Сдержит ли налог на однодневных туристов в Венеции наплыв гостей?