Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U001741, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Багатоміткова класифікація стилізованих зображень за допомогою глибоких 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/123456789/75229 Видання Київ Опис Дипломна робота: 98 c., 12 рис., 8 табл., 2 додатків, 47 джерел. Об’єкт дослідження – великий незбалансований датасет стилізованих аніме-зображень, створений на основі даних з відкритого ресурсу Danbooru,що налічує понад 7 мільйонів зображень та характеризується детальною комплексною системою тегів. Предмет дослідження – архітектури глибоких нейронних мереж, зокрема Attention-механізми, методи багатоміткової класифікації, а також стратегії роботи з даними, що мають значний дисбаланс класів та іншу специфічну проблематику. Постановка задачі – спроектувати та натренувати модель багатоміткової класифікації стилізованих аніме-зображень з використанням сучасних архітектур нейронних мереж, яка здатна коректно класифікувати найпопулярніші теги. Результатом роботи є функціональна модель багатоміткової класифікації оптимізована для роботи з аніме-зображеннями. Ця модель може бути інтегрована в існуючі або нові системи для автоматичного класифікування, пошуку та організації візуального контенту. Додано в НРАТ 2025-09-01 Закрити