Архив статей журнала
Работа посвящена решению задачи прореживания нейронной сети, целью которой является уменьшение количества параметров сети при сохранении высокой точности ее работы на тестовой выборке. Проводится обзор существующих методов прореживания, которые принадлежат к разным группам подходов в зависимости от их свойств, таких как зависимость от входных данных и необходимость рассмотрения каналов сети в совокупности. Для решения поставленной задачи предлагаются подходы к сравнению каналов сети, на основе результатов которого происходит выбор удаляемых параметров. Подходы основаны на выборе эффективной метрики оценки близости каналов и кластеризации каналов. Описываются методы прореживания с использованием предложенных подходов. Рассматриваются детали программной реализации методов. Приводятся результаты экспериментального исследования эффективности предложенных методов.
Работа посвящена решению задачи сегментации текстовых изображений, целью которой является выделение на изображении документа текстовых блоков, соответствующих колонкам, заголовкам, колонтитулам и т. д. Проводится обзор существующих методов сегментации изображений, в том числе предназначенных и для поиска и выделения на изображениях текстовых блоков. Анализируются как классические методы, так и методы, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. Для решения поставленной задачи предлагается подход на основе свёрточных нейронных сетей и модели U-Net. Описывается метод автоматической генерации обучающих примеров для обучения нейронной сети. Рассматривается процессы настройки модели, её обучения и тестирования. Приводятся результаты численного исследования обученных моделей на реальных данных.
Семантическая сегментация - операция в компьютерном зрении, заключающаяся в классификации и попиксельной локализации объектов на цифровом изображении. Данная статья содержит в себе обзор существующих модификаций классической архитектуры сверточной нейронной сети, направленных на решение проблемы искажения информации с исходного изображения. Проведено сравнение эффективности рассмотренных моделей в условиях бинарной и множественной семантической сегментации. Статья может быть полезной для ML/DL-разработчиков, желающих изучить проблематику сегментации изображений в рамках своей предметной области.