name: Исследование переносимости нейросетевых моделей между различными распределениями данных в задаче детектирования объектов
keyword_list: доменная адаптация состязательное обучение нейронные сети детектирование
abstract: Современные нейросетевые алгоритмы обнаружения объектов требуют больших тренировочных выборок для их обучения. При этом в ряде практических приложений создание и аннотирование больших коллекций данных требует значительных ресурсов, которые не всегда доступны. Это существенно ограничивает возможности успешного применения подобных алгоритмов. Одним из очевидных выходов из этой ситуации является искусственное расширение обучающих выборок за счёт создания синтетических изображений путём рендеринга трёхмерных моделей изучаемых объектов. Однако непосредственное применение таких данных, как правило, не позволяет существенно повысить качество работы алгоритмов. Другой проблемой являются различные распределения данных, такие как параметры съёмки, погодные условия, временные интервалы. В работе предлагается способ применения механизма состязательного обучения для улучшения качества работы нейросетевых детекторов в условиях различного распределениях данных. Предложенный способ протестирован для создания алгоритма обнаружения беспилотных летательных аппаратов (БЛА) с использованием синтетических изображений и на нескольких открытых базах данных.
chairman_dissertation_council.name: Андрей
chairman_dissertation_council.surname: Райгородский
chairman_dissertation_council.patronymic: Михайлович
chairman_dissertation_council.position: главный научный сотрудник-заведующий лабораторией
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Доцент
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-5095-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603605028
chairman_dissertation_council.rinc_id: 14675
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0001-8614-9612
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Виталий
organization_supervisor.surname: Баган
organization_supervisor.patronymic: Анатольевич
organization_supervisor.position: Проректор по научной работе
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации
speciality_codes.code: 2.3.1.
supervisors.fio: Горбачев В.А.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: МФТИ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
protection_organization.ogrn: 1027739386135
protection_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
protection_organization.supervisor_surname: ЛИВАНОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ВИКТОРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: ФАУ "ГОСНИИАС"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ АВТОНОМНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ АВИАЦИОННЫХ СИСТЕМ"
author_organization.ogrn: 1227700109295
author_organization.supervisor_name: СЕРГЕЙ
author_organization.supervisor_surname: ХОХЛОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ВЛАДИМИРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство промышленности и торговли Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения