Алгоритмічні методи стиснення візуальних даних без втрати ознак

Abstract

Dataset preparation is a critical bottleneck in training modern deep learning models for computer vision. This report considers specialized algorithmic methods for visual data compression that prevent the degradation of key structural and semantic features. It highlights the development of efficient preprocessing pipelines using Python, OpenCV, and PyTorch, focusing on parallel block processing, dynamic bit-depth management, and optimization of input-output (I/O) operations to accelerate neural network training cycles without loss of model accuracy.Підготовка набору даних є критичним вузьким місцем у навчанні сучасних моделей глибокого навчання для комп'ютерного зору. У цьому звіті розглядаються спеціалізовані алгоритмічні методи для візуального стиснення даних, які запобігають деградації ключових структурних та семантичних ознак. У ньому висвітлюється розробка ефективних конвеєрів попередньої обробки з використанням Python, OpenCV та PyTorch, зосереджуючись на паралельній обробці блоків, динамічному управлінні бітовою глибиною та оптимізації операцій введення-виведення (I/O) для прискорення циклів навчання нейронної мережі без втрати точності моделі.