В работе рассматривается проблема автоматической актуализации моделей машинного обучения для систем компьютерного зрения. Современные модели работают в условиях изменяющейся среды: меняются освещение, ракурсы камер, появляются новые объекты и классы, что приводит к дрейфу данных и снижению точности предсказаний. Обновление моделей обычно выполняется вручную, что занимает много времени и повышает риск деградации качества. Цель работы — разработка модуля автоматического дообучения нейронных сетей, который собирает проблемные примеры, выполняет дообучение, мониторит метрики и поддерживает решение о выпуске новых версий.

Газизова А.М. (науч. рук. Ефимова В.А.) Разработка модуля автоматического дообучения нейронных сетей для компьютерного зрения // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17615