Пошук академічних текстів

Реєстраційний номер

0220U104340, 0117U006081 , Науково-дослідна робота

Назва роботи

Інтелектуальна обробка графічної інформації

Назва етапу роботи

Керівник роботи

Аушева Наталія Миколаївна,

Дата реєстрації

16-12-2020

Організація виконавець

Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського"

Опис етапу

За рез. роботи: 1. В рез. дослід. було запропоновано будувати поверхню на основі конформної заміни параметра у рівнянні ізотропної кривої Безьє п’ятого порядку. Крива буд. на основі деформації плоскої ізотропної кривої. За допомогою коеф. осн. квадратичних форм було показано, що поверхня буде мінімальною з ортогональною та ізотермічною координатною сіткою. Подальші дослідження пов’язані з застосуванням функцій компл. змінної при квазіконформній заміні параметрів. 2. На осн. пров. досліджень розроблено прогр. сист. загущення вхідних сигналів, заданих як часові залежності. Обчисл. експерименти пров. для чотирьох інтерполяційних методів: Лагранжа, звичайної інтерполяційної Гаус-функції, парам. Гаус-функції, сумарної Гаус-функції на прик. елементарних алгебр. функцій та на статистиці захвор. COVID-19 на терит. України та Італії. 3. Досягнуто зменш. похибки при інтерполяції на осн. Гаус-функцій шляхом зміни варіативного параметра α. Наведено прикл. зі стандартним парам. α та зі зміненим. Проаналізовано рез. викон. досл., обґрунтовано переваги використ. Гаус-методів інтерполяції на алгебр. функціях та реальних статист. даних. 4. На осн. пров. аналізу існуючих методів підвищ. точ. класифікації на згорткових мережах базових архітектур визн., що найбільш дієвими є такі методи: масштаб. архітектури (ScanNet), навч. ансамблю моделей TreeNet, інтеграція декількох backbone-мереж (CBNet). 5. Для обчисл. експериментів реалізовано такі модиф. баз. архітектур згорткових мереж: ScanNet, TreeNet, CBNet а також їх комбінації: ScanNet+TreeNet, ScanNet+CBNet. На осн. пров. обчисл. експ. доведено ефект. Зазнач. методів в порівнянні з баз. арх. 6. Запропоновано спосіб модиф. мереж глибокого навчання на осн. примус. визн. контурів оператором Собеля для підвищ піксельної точності семантичної сегментації. 7. Розр. модиф. арх. мереж глибокого навч. U-Net та FPN запропонованим способом. Експеримент. доведено ефект

Опис продукції

Автори роботи

Аушева Наталія Миколаївна
Бараніченко Олексій Миколайович
Горбенко Олексій Юрійович
Гуменний Аркадій Аркадійович
Москаленко Юрій Володимирович
Сидоренко Юлія Всеволодівна
Шаповалова Світлана Ігорівна

Додано в НРАТ

2020-12-16