Відновлення тривимірних об’єктів за фотографією

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorАндрушко, Назар Дмитрович
dc.date.accessioned2023-09-08T17:23:26Z
dc.date.available2023-09-08T17:23:26Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота містить - 105 сторінок, 27 рисунків, 10 таблиць, 2 додатки. Було використано 31 джерело. Об’єкт дослідження полягає у вивченні різних методів реконструкції тривимірних моделей. Предмет дослідження - використання штучних нейронних мереж для вирішення проблем, пов’язаних із тривимірною реконструкцією за допомогою зображень. Мета роботи - вивчення сучасних підходів до реконструкції об’єктів у тривимірному середовищі. Цей проект представляє нову архітектуру нейронної мережі для представлення даних шляхом поєднання гіпермереж з мережами зайнятості (occupancy networks). Запропонована архітектура має на меті підвищити точність реконструкції тривимірних моделей з використанням представлення неявної функції. Робота привела до створення архітектури штучної нейронної мережі, яка була розроблена в результаті дослідження тривимірної реконструкції об'єктів. Отримані результати включають показники ефективності методу, а також надають напрямки для подальших досліджень. Експерименти, проведені на наборі даних ShapeNet, демонструють ефективність архітектури в досягненні якості представлення.uk
dc.description.abstractotherThesis contains - pages, 27 figures, 10 tables, 2 appendices, 31 sources. The object of the research is to study different methods of reconstruction of three-dimensional models. The purpose of the research is to use artificial neural networks to solve problems related to three-dimensional reconstruction using an image. The purpose of the work is to study modern approaches to the reconstruction of objects in a three-dimensional environment. This project presents a new neural network architecture for data representation by connecting to a hyper-network with occupancy networks. The proposed architecture aims to improve the accuracy of reconstruction of three-dimensional models using implicit function representation. The work led to the creation of an artificial neural network architecture, which was developed as a result of research into three-dimensional reconstruction of objects. The obtained results include indicators of the effectiveness of the method, and also provide directions for further research. Experiments performed on the ShapeNet dataset demonstrate the effectiveness of the architecture in achieving representation quality.uk
dc.format.extent105 с.uk
dc.identifier.citationАндрушко, Н. Д. Відновлення тривимірних об’єктів за фотографією: дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Андрушко Назар Дмитрович. - Київ, 2023. - 105 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60102
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectметод зворотного поширення помилкиuk
dc.subjectтривимірні об’єктиuk
dc.subjectartificial neural networksuk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjecterror backpropagation methoduk
dc.subjectthree-dimensional objectsuk
dc.subjecthypernetworksuk
dc.subjectemployment networksuk
dc.subjectthree-dimensional reconstructionuk
dc.titleВідновлення тривимірних об’єктів за фотографієюuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Andrushko_bakalavr.pdf
Розмір:
4.04 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи