<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розробка застосунку для часткової аугментації зображень на основі генеративних моделей

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.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.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.udc004.054
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/41698
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
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.en
dc.relation.referencesAlbumentations. [Electronic resource]. Available: https://albumentations.ai/.en
dc.relation.referencesTransforming and Augmenting Images. [Electronic resource]. Available: https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html. Accessed: 15.03.2024.en
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.en
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.en
dc.relation.referencesGradio. [Online]. Available: https://www.gradio.app/. Accessed: 15.03.2024.en
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.en
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20614
dc.subjectdata augmentationen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectsegmentationen
dc.subjectweb applicationen
dc.titleРозробка застосунку для часткової аугментації зображень на основі генеративних моделейuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
20614.pdf
Розмір:
869,98 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: