Search academic texts

Information × Registration Number 2124U001523, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Балясіна Ольга Ігорівна popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70357 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 114 c., 31 рис., 9 табл., 2 додатки, 30 джерел. У дипломній роботі аналізуються та порівнюються різні методи машинного навчання для сегментації будівель на супутникових знімках. Особлива увага приділяється методам кластеризації, таким як K-Means, Fuzzy C-Means, та morphACWE для розв’язання задачі навчання без вчителя, а також глибоким нейронним мережам з використанням архітектур U-Net, U-Net++ та FPN. Розглядаються особливості застосування цих методів до аналізу деталізованих супутникових знімків та їх ефективність у вирішенні задачі семантичної сегментації. Досліджується ефективність покращеної моделі U-Net та пропонується модифікована архітектура U-Net++. Програмна частина роботи була виконана мовою програмування Python у середовищі розробки Jupyter. При реалізації використовувалися бібліотеки Numpy, Pandas, Matplotlib, OpenCV, Scikit-learn, Scikit-Fuzzy та Scikit-Image. При тренуванні та оцінці моделей нейронних мереж використовувалися бібліотеки PyTorch, Torchvision та Albumentations. popup.nrat_date 2025-01-29 Close