В данном исследовании предложен подход к созданию сжатых моделей машинного обучения для распознавания признаков по фото поверхностей объектов на основе выборок малого объема. При потере точности распознавания не более, чем 5%, удается получать модели машинного обучения, которые требуют в 3-4 раза меньше памяти и обеспечивают трех-пятикратное ускорение в соответствующих расчетах 3-5 раз. Экспериментальные исследования проведены в области распознавания заболеваний растительных культур при объемах выборки на один класс менее 50 изображений.

Сметанин А.А. (науч. рук. Першуткин А.Э., Духанов А.В.) СОЗДАНИЕ СЖАТЫХ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ПРИЗНАКОВ ОБЪЕКТОВ ПО ОПТИЧЕСКИМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ ИХ ПОВЕРХНОСТЕЙ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2022]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/9527