Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/335113| Заглавие документа: | Using synthetic data for face attributes recognition |
| Другое заглавие: | Использование синтетических данных для распознавания атрибутов лица / Р. М. Черепенников |
| Авторы: | Charapennikau, R. M. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации : материалы ІІ Междунар. науч.-практ. конф., Респ. Беларусь, Минск, 22–24 апр. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: Н. В. Бровка (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 260-265. |
| Аннотация: | В статье исследуется использование диффузионных моделей для создания синтетических наборов данных для распознавания факторных признаков с акцентом на прогнозирование возраста, пола и этнической принадлежности. Мы сравниваем модели, обученные на реальных данных, синтетических данных и их комбинации. Мы демонстрируем, что предварительное обучение на синтетических данных с последующей точной настройкой на реальных образцах превосходит модели, обученные исключительно на реальных данных. Наши результаты подчеркивают потенциал синтетических данных для повышения производительности нейронных сетей в задачах регрессии и классификации |
| Аннотация (на другом языке): | The paper explores the usage of diffusion models to create synthetic datasets for facial attribute recognition, focusing on age, gender and ethnicity prediction. We compare models trained on real-world data, synthetic data, and a combination of both. We demonstrate that pretraining on synthetic data followed by fine-tuning on real samples outperforms models trained solely on real-world data. Our results highlight the potential of synthetic data to enhance neural network performance in regression and classification tasks |
| Доп. сведения: | Раздел VI. Исследования молодых ученых: актуальные проблемы и направления |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/335113 |
| ISBN: | 978-985-881-796-1 978-985-881-798-5 (ч. 2) |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 260-265.pdf | 540,73 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.