Необхідно нейромережу навчити ідентифіковувати специфічні об'єкти
Необхідні знання для виконання завдання.
- Елементарні знання статистики і теорії ймовірностей.
- Певні знання методології нейронних мереж та елементарних архітекрур, наприклад таких
як щільні (dense neural networks) та конволютивні нейронні мережі (CNN = convolutional
neural network).
- Знання наприклад PyTorch, TensorFlow або Yolov7
Формат даних:
256*192 пікселя
Приклад:
- вхідне зображення розміром 256 x 192 пікселів;
- кожен піксель закодований одним числом - інтенсивністю в межах [0, 1].
Підготовка тренувальної вибірки для навчання.
Тут у декілька кроків, оскільки у цьому здебільшого полягає складність задачі:
(а) Отримання теплових зображення через камеру у їх кінцевій формі.
(б) Розробка алгоритму синтезу штучних зображень потрібного типу з варіацією кількості,
форми, розміру обʼєктів до ідентифікації. Цей алгоритм повинен включати добре
продуманий і керований вірогіднісний розподіл, з потрібними параметрами для курування
зображенням.
(в) Генерація зображень у потрібній кількості.
(г) Реалістичне зашумлення зображень окремим готовим алгоритмом, або ж алгоритмом і
пункту (б).
