ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ АУГМЕНТАЦИИ В ЗАДАЧЕ СЕГМЕНТАЦИИ КАМНЕЙ НА КОНВЕЙЕРЕ ПРЕДПРИЯТИЯ ГОРНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Калашников Владимир Андреевич

В данной работе исследуются различные методы аугментации изображений в задаче сегментации камней на конвейере предприятия горной промышленности. Рассмотрено применение алгоритма глубокого обучения MaskRCNN и библиотеки PyTorch для решения поставленной задачи. На примере метрики IoU проанализировано качество аугментации при различных преобразованиях. Выявлены наиболее и наименее эффективные подходы и проведен их качественный анализ.

Ключевые слова:горная промышленность, контроль качества, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, аугментация.