Российские ученые представили нейросеть для точного распознавания изображений

Согласно полученным данным, точность анализа повысилась более чем на 20%, что снижает необходимость в повторной проверке и исправлении решений человеком. Этот метод особенно актуален для сфер, требующих высокой точности, таких как беспилотные транспортные средства и медицинская диагностика, где важно различать неопознанные элементы.

Открытие было высоко оценено на Международной конференции по обработке изображений (IEEE ICIP) в Абу-Даби, где оно привлекло внимание научного сообщества.

Метод SDDE применяет подходы машинного обучения и объединяет несколько нейронных сетей для улучшения качества распознавания объектов. Это похоже на сбор мнений разных экспертов для достижения более точного результата. Ученые нашли способ уменьшить однородность ансамблей, что улучшает качество оценок и повышает общую точность.

В испытаниях на известных базах данных, таких как CIFAR10 и ImageNet-1K, метод SDDE показал лучшие результаты.