ТРАНСФЕРНОЕ ОБУЧЕНИЕ В КОМПЬЮТЕРНОМ ЗРЕНИИ: ПРИМЕНЕНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Федотов И.С.

студент 4 курса САФУ Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

ТРАНСФЕРНОЕ ОБУЧЕНИЕ В КОМПЬЮТЕРНОМ ЗРЕНИИ: ПРИМЕНЕНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Аннотация: статья рассматривает применение трансферного обучения в области компьютерного зрения. Трансферное обучение - это метод, позволяющий использовать знания, полученные в одной задаче, для улучшения результатов в другой задаче. В статье анализируются ключевые принципы трансферного обучения, его преимущества и ограничения. Рассматриваются успешные примеры его применения в компьютерном зрении. Статья помогает понять, как трансферное обучение может сделать разработку алгоритмов компьютерного зрения более эффективной и быстрой.

Ключевые слова: трансферное обучение, компьютерное зрение, глубокое обучение, предобученные модели.

С постоянным расширением сферы применения компьютерного зрения возникает потребность в разработке эффективных алгоритмов для обработки изображений. Однако создание надежных моделей глубокого обучения требует большого объема размеченных данных и вычислительных ресурсов. В таком контексте трансферное обучение представляет собой перспективный подход для улучшения производительности моделей в задачах компьютерного зрения.

Трансферное обучение основано на идее использования знаний[1], полученных в одной задаче (называемой исходной задачей), для повышения производительности в другой задаче (целевой задаче) с ограниченным объемом данных. Ключевыми факторами успешного трансферного обучения являются сходство между исходной и целевой задачами, а также архитектурная гибкость

моделей. Это позволяет модели адаптироваться к новым данным, извлекая общие закономерности.

Преимущества трансферного обучения в области компьютерного зрения очевидны. Предобученные на больших наборах данных модели[2], такие как VGG, ResNet и EffícientNet, могут быть использованы в качестве базовых для различных задач - от распознавания объектов до семантической сегментации. Это позволяет значительно сократить время обучения и требуемый объем размеченных данных.

Тем не менее, трансферное обучение имеет свои ограничения. Различия между исходной и целевой задачами, а также "засорение доменом", могут негативно повлиять на производительность моделей. Важно аккуратно выбирать предобученные модели и настраивать их параметры под конкретную задачу.

С развитием технологий трансферное обучение продолжает демонстрировать свою эффективность. Применение генеративных методов, таких как генеративные состязательные сети ^АЫ)[3], для генерации дополнительных данных и улучшения трансфера знаний предоставляет новые перспективы для применения метода.

Одним из успешных примеров применения трансферного обучения является работа над алгоритмами детекции объектов. Модели, предварительно обученные на больших наборах данных, могут быть адаптированы для детекции конкретных объектов в новых сценах.

Трансферное обучение становится неотъемлемой частью разработки алгоритмов компьютерного зрения. Преимущества использования переобученн ых моделей и общих закономерностей между задачами делают этот метод мощным инструментом для быстрого и эффективного решения задач в области компьютерного зрения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Трансферное обучение нейросетей [Электронный ресурс] - URL: https://neiroseti.tech/interesnoe/transfernoe-obucheniya-v-nejronnyh-setyah/

2. Предобученные модели [Электронный ресурс] - URL: https://robotdrems.cc /blog/115-predobuchennye-modeli

3. Генеративные состязательные сети [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/articles/726254/

Fedotov I.S.

4th year student of NArFU Northern (Arctic) Federal University (Archangelsk, Russia)

TRANSFER LEARNING IN COMPUTER VISION: APPLICATIONS AND PERSPECTIVES

Abstract: the article examines the application of transfer learning in the field of computer vision. Transfer learning is a method that allows you to use the knowledge gained in one task to improve the results in another task. The article analyzes the key principles of transfer training, its advantages and limitations. Successful examples of its application in computer vision are considered. The article helps to understand how transfer learning can make the development of computer vision algorithms more efficient and faster.

Keywords: transfer learning, computer vision, deep learning, pre-trained models.