Сегментація зображень на основі згорткових нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШаповалова, Світлана Ігорівна
dc.contributor.authorСофієнко, Антон Юрійович
dc.date.accessioned2019-07-25T11:51:51Z
dc.date.available2019-07-25T11:51:51Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenThe aim of the work was to investigate the use of convolutional neural networks to solve the segmentation problem by using a weed segmentation example. Algorithmic approaches and architectures of convolutional neural networks were considered for image segmentation. The U-net architecture was chosen to create the system. The software architecture for segmentation was implemented using the Python programming language and the Keras library. We conducted a survey of the behavior of the image of the weed in the inner layers of the network. The result of the work was the network for segmentation of weeds in the images from the video camera of the ground robot. The note contains 70 pages, 19 figures, 2 tables, 5 annexes and 26 references.uk
dc.description.abstractruЦелью работы было исследование использования сверточных нейронных сетей для решения проблемы сегментации на примере сегментации сорняков. Были рассмотрены алгоритмические подходы и архитектуры сверточных нейронных сетей для сегментации изображения. Для создания системы была выбрана архитектура U-net. Архитектура программного обеспечения для сегментации была реализована с использованием языка программирования Python и библиотеки Keras. Проведено исследование поведении изображения сорняков во внутренних слоях сети. Результатом работы стала сеть для сегментации сорняков на изображениях с видеокамеры наземного робота.uk
dc.description.abstractukМетою роботи було дослідження застосування згорткових нейронних мереж для розв’язання задачі сегментації на прикладі сегментації бур’янів. Було розглянуто алгоритмічні підходи та архітектури згорткових нейронних мереж призначені для сегментації зображень. Для створення системи було обрано архітектуру U-net. Програмну модель архітектури для сегментації було реалізовано за допомогою мови програмування Python та бібліотеки Keras. Було проведено дослідження поведінки зображення бур’яну у внутрішніх шарах мережі. Результатом роботи стала мережа для сегментації бур’янів на зображеннях з відеокамери наземного робота. Записка містить 70 сторінок, 19 рисунків, 2 таблиці, 5 додатків і 26 посилань.uk
dc.format.page70 с.uk
dc.identifier.citationСофієнко, А. Ю. Сегментація зображень на основі згорткових нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 6.050101 Комп’ютерні науки / Софієнко Антон Юрійович. – Київ, 2019. – 70 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/28558
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсегментаціяuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectсільхозроботиuk
dc.subjectU-netuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectsegmentationuk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectagriculture robotsuk
dc.subjectconvolutional neural networkuk
dc.titleСегментація зображень на основі згорткових нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (АПЕПС)
Бакалаврські роботи