Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007893, Article popup.category Бакалаврська робота Title Сервіс для розпізнавання об'єктів на основі супутникових даних та даних, отриманих з дронів (AI translated) popup.author Цупрун Ілля ЮрійовичTsuprun Illya Yuriiovych popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45474 popup.publisher Київ Description Дипломна робота 133 с., 61 рис., 13 табл., 2 додатки, 13 джерел. У роботі розглянуто та проаналізовано найбільш поширені методи машинного навчання для сегментації (класифіфкації) зображень. Досліджено різні варінти та методи побудови архітектури нейронних мереж для задачі семантичної сегментації зображень. Робота обраних для роботи архітектур мереж та методів навчання були розглянуті та досліджені на практичній задачі, а саме сегментації об’єктів на супутниковіх зображеннях. Об’єктом дослідження стали супутникові знімки, об’єкти на них (будівлі, дороги, інше) та їх розбиття на різні класи. Предметом дослідження стали різні підходи до побудови згорткових нейронних мереж з метою навчитися виконувати семантичну сегментацію супутникових зображень на малому тренуваьному наборі даних. Diploma work: 133 pages, 61 figures, 13 tables, 2 appendixes, 13 sources. The paper considers and analyzes the most common methods of machine learning for segmentation (classification) of images. Various variants and methods of constructing neural network architecture for the problem of semantic segmentation of images have been studied. The object of the study were satellite images, objects on them (buildings, roads, etc.) and their division into different classes. The subject of the study were different approaches to the construction of convolutional neural networks in order to learn to perform semantic segmentation of satellite images on a small training data set. popup.nrat_date 2025-11-05 Close