dc.contributor.author | Ісаєнков, Я. О. | uk |
dc.contributor.author | Мокін, О. Б. | uk |
dc.contributor.author | Хорошева, О. В. | uk |
dc.contributor.author | Герасимович, А. М. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-04-30T07:14:10Z | |
dc.date.available | 2024-04-30T07:14:10Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Ісаєнков 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.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41698 | |
dc.description.abstract | Аугментації даних є важливою складовою процесу створення моделей машинного та глибокого навчання. | uk |
dc.description.abstract | Data 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.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20614 | |
dc.subject | аугментація даних | uk |
dc.subject | машинне навчання | uk |
dc.subject | глибоке навчання | uk |
dc.subject | сегментація | uk |
dc.subject | веб-застосунок | uk |
dc.subject | data augmentation | uk |
dc.subject | machine learning | uk |
dc.subject | deep learning | uk |
dc.subject | segmentation | uk |
dc.subject | web application | uk |
dc.title | Розробка застосунку для часткової аугментації зображень на основі генеративних моделей | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.054 | |
dc.relation.references | C. 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.references | Albumentations. [Electronic resource]. Available: https://albumentations.ai/. | |
dc.relation.references | Transforming and Augmenting Images. [Electronic resource]. Available: https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html. Accessed: 15.03.2024. | |
dc.relation.references | Y. Isaienkov, Target Class Transformation, Kaggle Notebook. [Electronic resource]. Available: https://www.kaggle.com/code/ihelon/target-class-transformation. Accessed: 15.03.2024. | |
dc.relation.references | H. 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.references | Gradio. [Online]. Available: https://www.gradio.app/. Accessed: 15.03.2024. | |
dc.relation.references | Target Class Transformation for Segmentation Task Tool. [Electronic resource]. Available: https://github.com/yisaienkov/target_class_transformation_for_segmentation_task_tool. Accessed: 15.03.2024. | |