В докладе исследуются алгоритмы аугментации изображений для детекции объектов на малых датасетах. Описаны методы расширения набора с 100 до 1000 изображений и более с использованием цветовых преобразований, геометрических искажений, мозаики, вращения, эластичных деформаций и mix-up и других. Эксперименты проводились с моделями YOLOv10n и YOLOv8n, и на их примере показали, какие техники аугментации улучшают метрики детекции .

Поляков А.А., Ткачёв И.Ю., Васильев В.С. (науч. рук. Бжихатлов И.А.) Исследование алгоритмов аугментации изображения для задач детектирования на малых наборах данных // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14411