Створення та обробка наборів даних військової техніки для нейронних мереж
Date Issued
2025
Author(s)
Радіонов Є.Д.
Editor(s)
Abstract
Застосування нейронних мереж у військовій сфері набуває все більшого значення,
зокрема у системах розпізнавання об'єктів, аналізу супутникових знімків, прогнозуванні
загроз тощо. Для ефективного навчання моделей необхідно мати якісний набір даних, що
відображає специфіку військових об'єктів і ситуацій. Підготовка такого набору даних є
складним процесом, що вимагає врахування технічних та аспектів безпеки.
Процес підготовки набору даних складається з п’яти етапів: збір даних; анотація
даних; попередня обробка даних; аугментація даних та розподіл на підмножини.
Першим етапом є збору зображень, що мають відношення до військової техніки,
яка повинна бути розпізнана моделлю. Системи збору інформації можуть включати
супутникові зображення, фотографії, отримані за допомогою дронів, історичні
зображення з військових архівів, а також дані, отримані в результаті симуляцій.
Важливим аспектом цього етапу є забезпечення достовірності та репрезентативності
даних, а також їхньої відповідності конкретній задачі розпізнавання.
зокрема у системах розпізнавання об'єктів, аналізу супутникових знімків, прогнозуванні
загроз тощо. Для ефективного навчання моделей необхідно мати якісний набір даних, що
відображає специфіку військових об'єктів і ситуацій. Підготовка такого набору даних є
складним процесом, що вимагає врахування технічних та аспектів безпеки.
Процес підготовки набору даних складається з п’яти етапів: збір даних; анотація
даних; попередня обробка даних; аугментація даних та розподіл на підмножини.
Першим етапом є збору зображень, що мають відношення до військової техніки,
яка повинна бути розпізнана моделлю. Системи збору інформації можуть включати
супутникові зображення, фотографії, отримані за допомогою дронів, історичні
зображення з військових архівів, а також дані, отримані в результаті симуляцій.
Важливим аспектом цього етапу є забезпечення достовірності та репрезентативності
даних, а також їхньої відповідності конкретній задачі розпізнавання.
File(s)![Thumbnail Image]()
Loading...
Name
Scientific_Spring_2025-204-205.pdf
Size
387.92 KB
Format
Adobe PDF
Checksum
(MD5):2034d29f0d537c552011bd310a1f591b