(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Бережнюк, Андрій Ігорович; Гордієнко, Юрій Григорович
Дана дипломна робота зосереджується на методі сегментації об'єктів на основі їх тривимірного представлення, актуальному в сучасних застосуваннях від робототехніки до доповненої реальності. Основний недолік існуючих методів глибокого навчання - залежність від об'ємних наборів тренувальних даних для кожного нового об'єкта. В цій роботі аналізується і покращується система CNOS, яка використовує CAD-моделі для ефективної сегментації без потреби тривалого навчання. Метою є розробка покращень для CNOS, спрямованих на оптимізацію процесів та підвищення точності сегментації. Результати цих покращень мають значний потенціал для підвищення ефективності в реальних застосуваннях, відкриваючи нові можливості в робототехніці та інших сферах.