Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U001912, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Методи глибокого навчання в згорткових нейронних мережах для класифікації та сегментації зображень Автор Ніколайчук Олександр Геннадійович Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69906 Видання Київ Опис Дипломна робота: 121с., 23 рис., 7 табл., 22 посилання, 1 додаток. У цьому документі розглянуті способи розробки та донавчання моделей різних архітектур для класифікації та сегментації зображень. Об’єкт дослідження – результат точності розподілення на класи та сегментування окремих зображень. Предмет дослідження – застосування та налаштування архітектур машинного навчання, зокрема таких як ResNet та U-Net, для класифікації та сегментації окремих зображень. Мета роботи – розробка на навчання моделей машинного навчання, здатних з високою точністю класифікувати на окремі класи та сегментувати зображення, використовуючи певні налаштування параметрів і гіперпараметрів структури моделей. Демонстрація ефективності програмного продукту на окремих зображеннях. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити