Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorІсаєнков, Я. О.uk
dc.contributor.authorМокін, О. Б.uk
dc.contributor.authorХорошева, О. В.uk
dc.contributor.authorГерасимович, А. М.uk
dc.date.accessioned2024-04-30T07:14:10Z
dc.date.available2024-04-30T07:14:10Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationІсаєнков Я. О., Мокін О. Б., Хорошева О. В., Герасимович А. М. Розробка застосунку для часткової аугментації зображень на основі генеративних моделей. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20614.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41698
dc.description.abstractАугментації даних є важливою складовою процесу створення моделей машинного та глибокого навчання.uk
dc.description.abstractData augmentation is a crucial step in creating machine learning and deep learning models. Existing tools and frameworks lack the functionality to augment the target class and specific image regions effectively. In this work, we present a web application aimed at facilitating and semi-automating the image augmentation process, focusing on transforming the target class for segmentation tasks. The application demonstrates its effectiveness when tested on a specific dataset and offers flexibility for integrating new augmentation models for images from different domains, using app modular architecture.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20614
dc.subjectаугментація данихuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectсегментаціяuk
dc.subjectвеб-застосунокuk
dc.subjectdata augmentationuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectsegmentationuk
dc.subjectweb applicationuk
dc.titleРозробка застосунку для часткової аугментації зображень на основі генеративних моделейuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.054
dc.relation.referencesC. Shorten, T.M. Khoshgoftaar, A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. J Big Data 6, 60 (2019). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0197-0.
dc.relation.referencesAlbumentations. [Electronic resource]. Available: https://albumentations.ai/.
dc.relation.referencesTransforming and Augmenting Images. [Electronic resource]. Available: https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html. Accessed: 15.03.2024.
dc.relation.referencesY. Isaienkov, Target Class Transformation, Kaggle Notebook. [Electronic resource]. Available: https://www.kaggle.com/code/ihelon/target-class-transformation. Accessed: 15.03.2024.
dc.relation.referencesH. Abdi, S. Kasaei, and M. Mehdizadeh, Automatic segmentation of mandible in panoramic x-ray, J. Med. Imaging (Bellingham), vol. 2, no. 4, 044003, 2015. [Electronic resource]. Available: https://www.academia.edu/36038975/PreProcessing_of_Dental_XRay_Images_Using_Adaptive_Histogram_Equalization_Method. Accessed: 15.03.2024.
dc.relation.referencesGradio. [Online]. Available: https://www.gradio.app/. Accessed: 15.03.2024.
dc.relation.referencesTarget Class Transformation for Segmentation Task Tool. [Electronic resource]. Available: https://github.com/yisaienkov/target_class_transformation_for_segmentation_task_tool. Accessed: 15.03.2024.


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію