Методи навчання без підготовки засновані на вкладені в задачах комп'ютерного зору
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магістерська дисертація: 156 с., 23 табл., 37 рис., 24 джерела, 1 додаток.
Об’єкт дослідження – задача класифікації зображень з пов’язаними
семантичними ознаками.
Предмет дослідження – мережі для задач навчання без підготовки
засновані на вкладеннях та оцінка їх ефективності.
Мета роботи – Дослідити існуючі підходи до розробки мереж навчання
без підготовки, та визначити найбільш ефективні системи для моделювання.
В роботі проведено розглянуто проблему появи зображень нових класів,
які не були включені до навчання, під час використання класифікатора на
практиці. Розглянуті сучасні методи навчання без підготовки для класифікації
зображень засновані на вкладеннях. Розроблено програмний продукт для
класифікації зображень з семантичними ознаками методом навчання без
підготовки.
Основні наукові результати та їх новизна. Досліджено продуктивність
шести різних сучасних підходів для навчання без підготовки в умовах
наближених до практичних. Проведено експерименти, що показують
чутливість моделей до різного ступеня шумів в атрибутах та мітках, а також
чутливість до зменшення кількості навчальних класів та збільшення кількості
тестових.
Опис
Ключові слова
комп'ютерний зір, навчання без підготовки, вкладення, семантичні ознаки, обробка зображень, класифікація
Бібліографічний опис
Пашнєва, О. М. Методи навчання без підготовки засновані на вкладені в задачах комп'ютерного зору : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Пашнєва Ольга Миколаївна. - Київ, 2023. - 156 с.