Роль аугментации данных в задачах распознавания изображений

В настоящее время наиболее эффективным инструментом для решения широкого спектра задач детектирования и классификации образов на изображениях являются методы на основе нейронных сетей. Однако, в индустриальных задачах построение надежного классификатора затрудняется тем, что реальные исходные данные нередко бывают не репрезентативны относительно генеральной совокупности. На докладе будет показана роль аугментации данных в борьбе с данной проблемой на примере задачи классификации образов символов на фотографиях паспортов РФ.