КОНСОЛІДОВАНЕ РАНЖУВАННЯ СУЧАСНИХ ХМАРНИХ ОНЛАЙН-СЕРВІСІВ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБ’ЄКТІВ НА ЗОБРАЖЕННЯХ - Шульгін, О. Я.; Штовба, С. Д. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2023)
Автоматизація розпізнавання об’єктів на зображеннях є доволі поширеною задачею з очевидним практичним застосування у промисловому виробництві, медицині, транспорті, безпеці та інших галузях. Сьогодні існує кілька хмарних сервісів, які пропонують онлайн-інструменти для вирішення різних завдань, пов’язаних з розпізнаванням зображень. Вони мають низку переваг над традиційними інструментами. Наразі відсутні методи, які б дозволили користувачу виявити, якій саме хмарний сервіс найкраще підходить під його задачі. При цьому оцінювання має бути стислим і базуватися на використанні обмеженого набору профільних зображень. Відповідно типовий метод грубої сили, який потребує завантаження та аналізу великої кількості зображень є неприйнятним. Метод має ґрунтуватися на деталізованому аналізі результатів розпізнавання за малим набором тестових зображень з урахуванням особливостей хмарних сервісів. В роботі запропоновано метод ранжування хмарних сервісів за малих тестових датасетів. При цьому користувач формує тестові датасети з урахуванням профілю власних задач розпізнавання об’єктів. Запропонований метод базується на трьох частинних метриках, кожна з яких враховує ту чи іншу особливість хмарних сервісів. Перша метрика — це різниця між добутком рівнів впевненості правильно розпізнаних об’єктів та добутком рівнів впевненості хибно розпізнаних об’єктів. Друга метрика — це медіанне значення довжини списку виявлених об’єктів до першої помилки. Список об’єктів має бути відсортовано за спаданням впевненості. Перші дві частинні метрики є традиційними, а третя — новою. Фінальне рішення ухвалюється за консолідованим рейтингом, який агрегує три частинні метрики. Застосування методу ілюструється на задачі ранжування хмарних сервісів Microsoft Azure AI Vision Studio, Amazon Rekognition, Google Cloud Vision та Imagga.