Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Сравнительный анализ эффективности масштабирования и вариативности синтетических датасетов для сегментации объектов |
| Authors: | Альгашев Г. А. Горбунов Е. В. |
| Keywords: | computer vision data variability dataset scaling experimental results image processing object segmentation synthetic data YOLOv8 вариативность данных компьютерное зрение масштабирование датасетов обработка изображений результаты эксперимента сегментация объектов синтетические данные |
| Issue Date: | 2026 |
| Citation: | Горбунов, Е. В. Сравнительный анализ эффективности масштабирования и вариативности синтетических датасетов для сегментации объектов = Comparative analysis of the efficiency of scaling and variability of synthetic datasets for object segmentation / Е. В. Горбунов, Г. А. Альгашев // Volga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. А. В. Куприянова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2026. - С. 71-74. |
| Abstract: | В работе исследуется влияние двух факторов на качество обучения модели сегментации YOLOv8: объема синтетического датасета и вариативности параметров генерации (фон, освещение, текстуры, препятствия, размытие). Проведены эксперименты с фиксированным (5000 изображений) и масштабируемым (до 50000) объемом при низкой и высокой вариативности. Показано, что увеличение разнообразия синтетических сцен даёт больший прирост точности на реальных изображениях (+15,3% mAP@50), чем пятикратное увеличение объема однотипных данных (+4,1%). Сформулированы практические рекомендации по оптимальному распределению вычислительных ресурсов. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64021 |
| ISBN: | |
| ISSN: | |
| ISMN: | |
| Other Identifiers: | RU\НТБ СГАУ\589808 |
| Appears in Collections: | VOLGA CYBER WEEK |
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| file-71-74.pdf | 1.08 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.