Научно-технические результаты выполнения работ на втором этапе в рамках программы "Старт"

Обновлено: 19 февр. 2020 г.

«Разработка специальных самообучающихся алгоритмов и программного продукта, автоматизирующего разметку больших массивов изображений для обучения систем искусственного интеллекта» при поддержке Фонда содействия инновациям.

Целью данного промежуточного этапа стала:

1. разработка архитектур нейронных сетей, используемых в алгоритмах автоматизации разметки;

2. программная реализация разработанных алгоритмов автоматизации разметки и оптимизация и обучение используемых нейронных сетей.

Для реализации поставленных задач был подготовлен тестовый датасет - фотографии планограмм и выкладок пачек сигарет, сделанные в реальных условиях на торговых точках. Выбор данного набора обусловлен многочисленностью примеров в каждом из классов, доступностью и полнотой самой базы изображений, предоставляемой одним из коммерческих партнером, а также расположением - объекты одного класса всегда находятся рядом друг с другом.





В рамках второго этапа НИОКР были достигнуты следующие результаты:

1. реализованы два алгоритма автоматизации процедуры разметки:

  • алгоритм поиска экземпляров объекта в пространственной / пространственно-временной окрестности выделенного;

  • алгоритм предсказания местоположений и размеров объектов на текущем изображении.

2. произведён отбор подходящих для указанных алгоритмов архитектур нейронных сетей с учётом следующих ограничений:

  • время поиска экземпляров объекта в типовой окрестности выделенного объекта (5xот размера объекта) должно составлять не более 3 секунд;

  • точность классификации на БД Imagenetпо метрике топ-5 должна составлять не менее 0.9.

3. реализованы отобранные архитектуры нейронных сетей;

4. проведено тестирование разработанных алгоритмов автоматизации разметки на созданном на первом этапе НИОКР датасете с использованием нейронных

сетей с отобранными архитектурами и выбор оптимальной архитектуры сети для разработанных алгоритмов;

5. проведена оценка целесообразности использования нейросетей в разработанных алгоритмах;

6. реализован графический интерфейс пользователя являющейся составной частью разрабатываемой автоматизированной системы разметки.

Реализованные на текущем этапе НИОКР алгоритмы поиска экземпляров объекта в пространственной / пространственно-временной окрестности выделенного и алгоритм предсказания местоположений и размеров объектов на текущем изображении позволят создать полноценный программный продукт – автоматизированную систему разметки – на следующем этапе НИОКР.