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: | Влияние доменного смещения на обобщающую способность моделей классификации изображений |
| Authors: | Саблин С. И. |
| Keywords: | artificial intelligence deepfakes domain shift image classification neural networks аватары генеративные модели дипфейки доменное смещение искусственный интеллект классификации изображений по типу происхождения нейронные сети |
| Issue Date: | 2026 |
| Citation: | Саблин, 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. |
| Abstract: | Рассматривается 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. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64090 |
| ISBN: | |
| ISSN: | |
| ISMN: | |
| Other Identifiers: | RU\НТБ СГАУ\590258 |
| Appears in Collections: | VOLGA CYBER WEEK |
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| file-343-346.pdf | 1.16 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.