Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/335113
Title: Using synthetic data for face attributes recognition
Other Titles: Использование синтетических данных для распознавания атрибутов лица / Р. М. Черепенников
Authors: Charapennikau, R. M.
Keywords: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
Issue Date: 2025
Publisher: Минск : БГУ
Citation: 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.
Abstract: 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
Abstract (in another language): 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
Description: Раздел VI. Исследования молодых ученых: актуальные проблемы и направления
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/335113
ISBN: 978-985-881-796-1
978-985-881-798-5 (ч. 2)
Licence: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
260-265.pdf540,73 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.