В данной работе были рассмотрены основные особенности, связанные с работой над несбалансированными данными, и основные проблемы при классификации изображений. Разобраны принципы работы модификаций генеративно-состязательных сетей и произведён сравнительный анализ с использованием нескольких метрик их работы над небалансированными классами изображений.

In this paper, the main features associated with working on unbalanced data and the main problems in image classification were considered. The principles of operation of modifications of generative-adversarial networks are analyzed and a comparative analysis is made using several metrics of their work on unbalanced classes of images.

• Cравнительный анализ подходов к генерации данных при обработке изображений в случае несбалансированности классов
  • Введение
  • 1. Проблема несбалансированности классов
  • 2. Задействованные в анализе модификации генеративно-состязательной сети для работы с дисбалансом классов
  • 3. Сравнительный анализ генеративно-состязательных сетей
  • Заключение
  • Список сокращений и условных обозначений
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Результаты работы генеративно состязательной сети
  • Приложение 2. Результаты работы балансирующей генеративно состязательной сети
  • Приложение 3. Результаты работы пристрелочной генеративно состязательной сети
  • Приложение 4. Результаты работы генеративно состязательной сети с несколькими поддельными классами
  • Приложение 5. Результаты работы генеративно состязательной сети с вспомогательным классификатором
  • Приложение 6. Результаты работы генеративно состязательной сети с вспомогательным классификатором и вариационном автоэндокером
  • Приложение 7. Код модели ACGAN+VAE