Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288529| Title: | Аугментация данных для регуляризации в нейросетевых алгоритмах повторной идентификации людей по видеоданным |
| Other Titles: | Data augmentation for regularization in neural network person re-identification algorithms by video data / S.A. Ihnatsyeva, R.P. Bohush, S.V. Ablameyko |
| Authors: | Игнатьева, С. А. Богуш, Р. П. Абламейко, С. В. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике. В 3 ч. Ч. 2, Респ. Беларусь, Минск, 27–28 окт. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 132-137. |
| Abstract: | Предлагается новый способ аугментации данных и подход к ее применению для регуляризации при обучении сверточной нейронной сети (СНС) для решения задачи повторной идентификации людей при видеонаблюдении. Для аугментации используется циклический сдвиг изображения по вертикали и горизонтали на случайное число пикселей и добавление уменьшенной копии другого изображения. Кроме этого, особенностью является применение двухэтапного обучения СНС. На первом этапе сеть обучается на аугментированных данных, а на втором продолжает обучение на исходных изображениях. Показано, что предлагаемый подход позволяет увеличить значения трех метрик mAP, Rank1 и mINP |
| Abstract (in another language): | A new data augmentation method and an approach to its application for regularization in training a convolutional neural network (CNN) for solving the people re-identification problem in video surveillance are proposed. The method uses two key techniques. First, the cyclic shift is applied to the image pixels in two directions, namely vertically and horizontally. Secondly, subimage replacement of with a reduced copy of another image from the package is applied. In addition, feature is use of two-stage training CNN. It is shown that the proposed approach allows increasing the values mAP, Rank1 and mINP |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288529 |
| ISBN: | 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2022. Информационные системы и технологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 132-137.pdf | 286,35 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.