Ученые разработали SDDE: метод обнаружения неизвестных аномалий на изображениях

Учёные лаборатории T-Bank AI Research совместно со студентами МИСИС и МФТИ разработали новый метод обнаружения аномалий на изображениях — SDDE (Saliency-Diversified Deep Ensembles), который был представлен на Международной конференции по обработке изображений в Абу-Даби. По словам кандидата физико-математических наук Виктора Китова из МГУ, этот метод значительно повышает точность анализа изображений и имеет широкий потенциал для практического применения. Об этом сообщает ТАСС.

Китов объясняет, что существующие системы распознавания, основанные на обучении нейросетей, часто ограничены в своей способности обнаруживать новые или эволюционирующие аномалии (например, новые заболевания на медицинских снимках или неизвестных лиц в системе безопасности). Хотя использование ансамблей моделей (нескольких моделей, работающих вместе) повышает точность, традиционные ансамбли часто состоят из очень похожих моделей, что ограничивает их эффективность.

SDDE решает эту проблему за счёт повышения разнообразия моделей в ансамбле, делая их максимально отличающимися друг от друга. Это позволяет компенсировать ошибки отдельных моделей и достичь более устойчивых и точных результатов при обнаружении аномалий, даже если они неизвестны на этапе обучения. В результате, метод SDDE обещает улучшить обработку изображений в различных областях.

Ранее ITinfo сообщало, что Microsoft временно приостановила распространение обновления Windows 11 24H2 на ARM-устройства из-за проблем с совместимостью принтеров и сканеров.