Застосування глибинного навчання в задачах розпізнавання образів на аерознімках
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Логачов Михайло
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Логачов, М. (2022). Застосування глибинного навчання в задачах розпізнавання образів на аерознімках. [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3087
[ДСТУ] Логачов М. Застосування глибинного навчання в задачах розпізнавання образів на аерознімках : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2022. 44 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3087 (дата звернення: 17.07.2026).
В даній роботі були описані теоретичні основи глибокого навчання та згорткових нейронних мереж. Окремо були розглянуті популярні архітектури мереж для розпізнавання об’єктів: класичний підхід, YOLO, SSD. Були описані переваги та недоліки цих підходів, і також вказані потенційні місця для покращення. Зроблено та перевірено припущення щодо доцільності використання власнорозробленої спрощеної пірамідальної мережі ознак в архітектурі SSD при розпізнаванні малих об’єктів. Для цього були виміряні та порівняні показники швидкодія та точність, на які користувачі звертають увагу при виборі моделі для своїх потреб.
Поставлена задача розпізнавання образів на аерофотознімках та виділені її особливості в контексті розглянутих моделей. Результати роботи демонструються у вигляді простих для аналізу графіків та малюнків.
Запропонований у цій роботі підхід показує свою корисність, коли вхідні зображення мають великий масштаб. Додаткові питання, підняті у роботі є підставою для подальших досліджень в цій області.
Поставлена задача розпізнавання образів на аерофотознімках та виділені її особливості в контексті розглянутих моделей. Результати роботи демонструються у вигляді простих для аналізу графіків та малюнків.
Запропонований у цій роботі підхід показує свою корисність, коли вхідні зображення мають великий масштаб. Додаткові питання, підняті у роботі є підставою для подальших досліджень в цій області.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
121 Інженерія програмного забезпечення
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
6.11 MB
Контрольна сума :
(MD5):ba8cd8df6e9e965060532c201b632131
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International