Проблему дефицита данных для обучения нейросетей российские учёные решают за счёт создания фабрики генерации изображений
В Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники разрабатывают конвейер генерации синтетических изображений для обучения нейросетей. Проект, поддержанный Российским научным фондом, должен помочь системам компьютерного зрения «не ослепнуть» при работе в реальных условиях.
Картинки в дефиците
Как сообщили в вузе, задача проекта состоит в том, чтобы решить проблему дефицита качественных данных для обучения нейросетей. Во многих прикладных областях сбор реальных изображений и их разметка требуют значительных затрат времени и ресурсов, а иногда оказываются невозможными, например при анализе аварийных, редких или опасных ситуаций.
По словам старшего преподавателя кафедры Романа Кульшина, предлагаемый метод основан на создании цифровой модели объекта или процесса, на базе которой изображения генерируются автоматически. Далее эти данные поэтапно дорабатываются, чтобы максимально приблизить их к реальным условиям съёмки.
Фабрика картинок
Разрабатываемая «фабрика» изображений будет универсальной. Технология может использоваться в промышленности при контроле качества, транспорте и беспилотных системах, системах безопасности, медицине и робототехнике, то есть везде, где компьютерное зрение востребовано, но доступ к большому числу фотографий ограничен.
Исследователи уже создали отдельные методы генерации синтетических изображений с использованием 3D-моделей и игровых движков. В 2026 году команда планирует объединить их в полноценный конвейер и провести серию экспериментов. Запуск конвейера намечен на 2027 год.