Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U001503, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Аналіз графічних зображень з урахуванням контексту за допомогою нейронних мереж Автор Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74274 Видання Київ Опис Дипломна робота містить 79 сторінок, 1 додаток, 31 зображення і посилається на 25 джерел. Ця бакалаврська робота досліджує розробку системи аналізу зображень, яка включає контекстне розуміння з використанням сучасних методів глибогоко машинного навчання. Дослідження починається з огляду класичних дескрипторів ознак та згорткових нейронних мереж, а потім переходить до сучасних архітектур, таких як візуальні трансформатори та гібридні моделі. На основі цього аналізу було реалізовано архітектуру, що поєднує Swin Transformer, Feature Pyramid Network (FPN) та Faster R-CNN, для досягнення точного виявлення об'єктів з урахуванням контексту зображення. Запропоноване рішення підкреслює важливість інтеграції як локальних, так і глобальних ознак для детального розуміння сцени. Для оптимізації продуктивності на пристроях з обмеженими ресурсами, робота також досліджує методи стиснення моделі, включаючи лінійну увагу, адаптацію LoRA, обрізання та квантування. Остаточна модель була навчена та протестована на наборі даних COCO 2017 за допомогою Python та PyTorch у Google Colab. Експериментальні результати показують, що модель поступово покращує точність виявлення зі збільшенням розміру набору даних та часу навчання. Робота завершується оцінкою компромісів між обчислювальною ефективністю та точністю виявлення, пропонуючи розуміння практичного впровадження контекстно-залежних систем комп'ютерного зору. Додано в НРАТ 2025-08-18 Закрити