Деформирующие преобразования изображений и их применение при аугментации данных для обучения глубоких нейронных сетей

Abstract

Проведены исследования возможностей аугментации (искусственного размножения) обучающих данных в задаче классификации с использованием деформирующих преобразований обрабатываемых изображений. Представлены математическая модель и быстродействующий алгоритм выполнения деформирующего преобразования изображения, при использовании которых исходное изображение преобразуется с сохранением своей структурной основы и отсутствием краевых эффектов. Предложенный алгоритм используется для аугментации наборов изображений в задаче классификации, содержащих относительно небольшое количество обучающих примеров. Аугментация исходной выборки осуществляется в два этапа, включающих зеркальное отображение и деформирующее преобразование каждого исходного изображения. Для проверки эффективности подобной техники аугментации в статье проводится обучение нейронных сетей – классификаторов различного вида: сверточных сетей стандартной архитектуры (convolutional neural network, CNN) и сетей с остаточными связями (deep residual network, DRN). Особенностью реализуемого подхода при решении рассматриваемой задачи является также отказ от использования предобученных нейронных сетей с большим количеством слоев и дальнейшим переносом обучения, поскольку их применение несет за собой затраты с точки зрения используемого вычислительного ресурса. Показано, что эффективность классификации изображений при реализации предложенного метода аугментации обучающих данных на выборках малого и среднего объема повышается до статистически значимых значений используемой метрики.

Keywords

• глубокие нейронные сети
• аугментация обучающих данных
• деформирующие искажения изображений
• эффективность глубоких нейронных сетей