Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2119U006662, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Сегментація зображень на основі згорткових нейронних мереж Автор Софієнко Антон ЮрійовичSofiienko Anton Yuriiovych Дата публікації 01-06-2019 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/28558 Видання Київ Опис Метою роботи було дослідження застосування згорткових нейронних мереж для розв’язання задачі сегментації на прикладі сегментації бур’янів. Було розглянуто алгоритмічні підходи та архітектури згорткових нейронних мереж призначені для сегментації зображень. Для створення системи було обрано архітектуру U-net. Програмну модель архітектури для сегментації було реалізовано за допомогою мови програмування Python та бібліотеки Keras. Було проведено дослідження поведінки зображення бур’яну у внутрішніх шарах мережі. Результатом роботи стала мережа для сегментації бур’янів на зображеннях з відеокамери наземного робота. Записка містить 70 сторінок, 19 рисунків, 2 таблиці, 5 додатків і 26 посилань. The aim of the work was to investigate the use of convolutional neural networks to solve the segmentation problem by using a weed segmentation example. Algorithmic approaches and architectures of convolutional neural networks were considered for image segmentation. The U-net architecture was chosen to create the system. The software architecture for segmentation was implemented using the Python programming language and the Keras library. We conducted a survey of the behavior of the image of the weed in the inner layers of the network. The result of the work was the network for segmentation of weeds in the images from the video camera of the ground robot. The note contains 70 pages, 19 figures, 2 tables, 5 annexes and 26 references. Целью работы было исследование использования сверточных нейронных сетей для решения проблемы сегментации на примере сегментации сорняков. Были рассмотрены алгоритмические подходы и архитектуры сверточных нейронных сетей для сегментации изображения. Для создания системы была выбрана архитектура U-net. Архитектура программного обеспечения для сегментации была реализована с использованием языка программирования Python и библиотеки Keras. Проведено исследование поведении изображения сорняков во внутренних слоях сети. Результатом работы стала сеть для сегментации сорняков на изображениях с видеокамеры наземного робота. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити