В России нейросеть научили распознавать мельчайшие детали на снимках
Российские ученые представили нейросетевую архитектуру QiGSAN для точного распознавания малоразмерных объектов
Ученые из Научно-образовательной школы «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» ВМК МГУ и Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН разработали инновационную нейросеть QiGSAN. Она решает одну из самых сложных задач компьютерного зрения — сегментацию мельчайших объектов.
Например, спутники передают огромные изображения, на которых какие-то важные объекты могут отображаться всего в нескольких пикселях. Почти все программы распознавания пропускают такие детали.
Для применения в сложных условиях
Новый подход QiGSAN (Quadtree-informed Graph Self-Attention Network) учитывает неопределенность при работе с малыми данными и анализирует связи между участками изображения на разных уровнях детализации. Ученые доказали эффективность архитектуры еще и математически.
Исследователи подчеркивают, что возможности применения данного метода не ограничиваются анализом спутниковых данных. Архитектура QiGSAN имеет потенциал для использования в медицинской сфере, где требуется выявление патологий на изображениях, в промышленности — для обнаружения дефектов на производственных линиях, а также в системах интеллектуального транспорта — для распознавания пешеходов или дорожных объектов в сложных условиях.
