11,8 тыс подписчиков
Создан новый подход к снижению объёма ручной разметки геологических микроизображений
#наука_мгу
Ученые факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали метод расширения обучающих наборов данных для автоматической сегментации минералов на микрофотографиях аншлифов. Подход основан на выявлении областей изображения с высокой эпистемической неопределённостью нейросети и позволяет направлять работу эксперта на наиболее информативные фрагменты вместо полной повторной разметки данных.
В методе используется гиперболическое активное обучение для построения карты неопределённости по изображению, которая визуализируется в виде тепловой карты и указывает зоны, где модель менее уверена в своих предсказаниях. Эксперименты на специализированном датасете показали, что такие карты коррелируют с реальными ошибками сегментации и позволяют эффективно выявлять проблемные участки, требующие дополнительной разметки.
Предложенный подход снижает объём ручной работы специалистов и повышает устойчивость нейросетевых моделей при анализе геологических изображений, полученных в различных условиях съёмки.
Около минуты
26 февраля