В работе представлен метод генерации изображений для улучшения качества модели сегментации гранулометрических данных. Автоматизация анализа размеров камней на конвейере с использованием компьютерного зрения позволяет повысить эффективность управления дроблением руды. В рамках исследования проведен сравнительный анализ генеративных методов, включая VAE, GAN и диффузионные модели, для синтеза изображений с разметкой. Выбранная генеративная модель была дообучена на ограниченном наборе снимков камней и использована для генерации 1500 пар изображение-маска. Разметка данных осуществлялась с применением слабых методов аннотации, таких как водораздел, Segment Anything Model (SAM) и детекция YOLO. Обученная сегментационная модель была оценена на тестовом наборе по метрикам IoU, Dice Score, Precisio

Усачева Д.М. (науч. рук. Ефимова В.А.) Метод генерации изображений для повышения качества сегментации гранулометрических данных // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15273