Детальная информация

Название Разработка приложения разметки автотранспорта для решения задач компьютерного зрения: анализ существующих решений // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXVI Международной научно-практической конференции, 13–14 октября 2022 года: [в 3 частях]. Ч. 1
Авторы Маштаков Максим Михайлович ; Хуторной Ярослав Викторович ; Болсуновская Марина Владимировна ; Широкова Светлана Владимировна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Выходные сведения Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023
Коллекция Общая коллекция
Тематика Нейронные сети ; Вычислительные машины электронные — Программы ; компьютерное зрения ; разработка приложений ; датасет ; 3D аннотация ; 3D разметка ; разметка изображений ; computer vision ; application development ; dataset ; 3D annotation ; 3D markup ; image markup
УДК 004.032.26 ; 004.422.8
Тип документа Статья, доклад
Тип файла PDF
Язык Русский
DOI 10.18720/SPBPU/2/id23-71
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\70280
Дата создания записи 30.03.2023

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

В статье приводится обзор существующих подходов к созданию датасетов и приложений для разметки данных на изображениях, используемых в решении задач компьютерного зрения. Цель обзора заключается в определении существующего уровня проработки данной научной тематики, а также в определении наиболее подходящих способов решения данных задач в случае конкретного этапа проекта. В качестве информационной базы аналитического исследования используются научные труды, опубликованные в международных рецензируемых журналах и сборниках докладов конференций за последние 10 лет. В статье рассмотрены 3 вида научных работ. Во-первых, статьи, связанные с проектами по созданию датасетов, авторы которых сопровождали своё исследование созданием приложения для разметки изображений с открытым кодом. Во-вторых, были рассмотрены статьи, связанные с симуляторами дорожного движения, которые используются для обучения и тестирования нейронных сетей, решающих, например, задачи определения. В-третьих, были рассмотрены статьи, посвященные уже готовым датасетам, которые используются в решении задач обучения нейронных сетей в сфере компьютерного зрения. Результаты работы подтверждают перспективность данного направления, а способствует реализации собственного приложения авторов для разметки изображений. Результаты работы могут быть использованы исследователями при обосновании актуальности собственных исследований по данной тематике.

The article provides an overview of existing approaches to creating datasets and applications for labeling data on images used in solving computer vision problems. The purpose of the review is to determine the current level of elaboration of this scientific subject, as well as to determine the most appropriate ways to solve these problems in the case of a particular stage of the project. As an information base for analytical research, scientific papers published in international peer-reviewed journals and collections of conference reports over the past 10 years are used. The article considers 3 types of scientific works. First, articles related to dataset projects, the authors of which accompanied their research with the creation of an open-source image markup application. Secondly, articles related to traffic simulators were reviewed, which are used to train and test neural networks that solve, for example, determination problems. Thirdly, articles were considered on ready-made datasets that are used in solving the problems of training neural networks in the field of computer vision. The results of the work confirm the prospects of this direction and contribute to the implementation of the authors’ own application for marking images. The results of the work can be used by researchers in substantiating the relevance of their own research on this topic.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 16 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика