КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
L Науково-технічна конференція факультету комп'ютерних систем і автоматики (2021)

Розмір шрифта: 
ОГЛЯД СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ ЗА МАТЕРІАЛАМИ КОНКУРСІВ KAGGLE 2019-2020 РОКІВ
Віталій Борисович Мокін, Олег Вікторович Коменчук

Остання редакція: 2021-03-13

Анотація


Комп’ютерний зір ось уже кілька десятиліть є предметом зростаючого інтересу і ретельних досліджень. Фактично, комп’ютерний зір стає більш майстерним у визначенні закономірностей по зображеннях, ніж зорова когнітивна система людини. З такими ж вражаючими досягненнями штучного інтелекту, коли технології комп’ютерного зору стають все більш поширеними в різних галузях, майбутнє комп’ютерного зору здається повним багатообіцяючих і неймовірних результатів. Проаналізовано сучасні задачі із розпізнавання зображень та їх рішення за матеріалами конкурсів 2019-2020 років на базі платформи Kaggle.


REVIEW OF MODERN INFORMATION TECHNOLOGIES FOR CLASSIFICATION OF IMAGES ON THE MATERIALS OF KAGGLE COMPETITIONS 2019-2020

Abstract: 

Computer vision has been the subject of growing interest and careful research for decades. In fact, computer vision is becoming more adept at determining patterns in images than the human cognitive system. With the same impressive advances in artificial intelligence as computer vision technology becomes more common in various fields, the future of computer vision seems to be full of promising and incredible results. Modern problems of image recognition and their solutions based on the materials of the 2019-2020 competitions based on the Kaggle platform are analyzed.


Ключові слова


комп’ютерний зір; розпізнавання зображень; змагання Kaggle; технології штучного інтелекту; передбачення; computer vision; image recognition; Kaggle competition; artificial intelligence technologies; prediction

Посилання


Cezanne Camacho. Convolutional Neural Networks. – Режим доступу: https://cezannec.github.io/Convolutional_Neural_Networks/

 

Jannis. Cassava Leaf Disease Classification. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/cassava-leaf-disease-classification/discussion/221957

 

Guanshuo Xu. RSNA STR Pulmonary Embolism Detection. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/rsna-str-pulmonary-embolism-detection/discussion/194145

 

Art. OSIC Pulmonary Fibrosis Progression. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/osic-pulmonary-fibrosis-progression/discussion/189346

 

Bo. SIIM-ISIC Melanoma Classification. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification/discussion/175412

 

Alexandr Kalinin. SIIM-ISIC Melanoma Classification. 1st place solution in ISIC 2019 challenge. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification/discussion/154683

 

Dung Nb. Global Wheat Detection. 1st place solution [MIT-Compliant]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/discussion/172418

 

Yelan. Plant Pathology 2020 – FGBC7. 1st place solution (single model). – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/plant-pathology-2020-fgvc7/discussion/154056

 

Leon Shangguan. Plant Pathology 2020 – FGBC7. Best single model. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/plant-pathology-2020-fgvc7/discussion/140014

 

Deoxy. Bengali.AI Handwritten Grapheme Classification. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/135984

 

Dr Hb. Bengali.AI Handwritten Grapheme Classification. Best single model. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/123198

 

RSNA Intracranial Hemorrhage Detection. 2nd place solution – sequential model. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/rsna-intracranial-hemorrhage-detection/discussion/117228


Повний текст: PDF