В настоящее время наблюдается значительный рост числа работ, в которых используются сверточные нейронные сети (СНС) для решения задач обнаружения, классификации, и сегментации объектов на изображениях.

Представленные в научной литературе результаты показывают явное превосходство СНС во многих задачах над классическими методами обработки изображений, такими как метод главных компонент, метод ближайшего соседа, линейный дискриминантный анализ, OVIA, и другие.

В научных исследованиях СНС широко применяются для классификации и обнаружения объектов на изображениях. Обученная СНС создает метку класса и генерирует ограничивающую рамку области, в которой находится объектный класс на изображении.

Применение нейронных сетей для решения различных задач, таких как распознание видов и жизненного цикла растений, анализ освоения паводкоопасных территорий, анализ снимков для предупреждения чрезвычайных ситуаций оправдало своей эффективностью. Ведение исследований в области нейронных сетей очень важно для развития науки.

Семинар будет проведен в смешанном формате. Очное заседание пройдет в конференц-зале ФИЦ ИВТ (каб. 513), дистанционно к семинару можно будет подключится по ссылке: https://vcs-6.ict.nsc.ru/b/grz-ayy-7ne

Запись семинара (выступление Михаила Геннадьевича с 22:34): https://vcs-6.ict.nsc.ru/playback/presentation/2.3/caeaa151fe7743faa3d160ccb904deddc5b7d1cb-1644896779588