1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Институт информатики и кибернетики
  4. VOLGA CYBER WEEK
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorСаблин С. И.ru
dc.date.accessioned2026-10-27T05:29:44Z-
dc.date.available2026-10-27T05:29:44Z-
dc.date.issued2026ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\590258ru
dc.identifier.citationСаблин, С. И. Влияние доменного смещения на обобщающую способность моделей классификации изображений = Impact of domain shift on the generalization ability of image classification models / С. И. Саблин // 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. 343-346.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64090-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractРассматривается влияние доменного смещения на обобщающую способность моделей классификации аватаров (реальные, рисованные, сгенерированные). Используются датасеты с платформы Kaggle, объединяющие изображения различных типов и источников. Сравниваются архитектуры ResNet-50, MobileNetV3, EfficientNet-B0 и ConvNeXt-Tiny. Показано, что при независимом тестировании наблюдается снижение макро-F1, что указывает на чувствительность моделей к изменению домена. Рассматривается влияние отсутствия детекции лиц.ru
dc.description.firstpage343ru
dc.description.lastpage346ru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.sourceVolga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.). - Текст : электронныйru
dc.textpart-
dc.subjectartificial intelligenceru
dc.subjectdeepfakesru
dc.subjectdomain shiftru
dc.subjectimage classificationru
dc.subjectneural networksru
dc.subjectаватарыru
dc.subjectгенеративные моделиru
dc.subjectдипфейкиru
dc.subjectдоменное смещениеru
dc.subjectискусственный интеллектru
dc.subjectклассификации изображений по типу происхожденияru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.titleВлияние доменного смещения на обобщающую способность моделей классификации изображенийru
dc.typeTextru
Appears in Collections:VOLGA CYBER WEEK

Files in This Item:
File SizeFormat 
file-343-346.pdf1.16 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.