Підвищення ефективності роботи нейромереж методами аугментації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПротасов, Анатолій Георгійович
dc.contributor.authorОвсяніков, Олександр Олександрович
dc.date.accessioned2023-06-28T14:44:57Z
dc.date.available2023-06-28T14:44:57Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractВ даній дипломній роботі було проведено дослідження впливу аугментованих даних на ефективність згорткової нейронної мережі із додаванням у навчальну вибірку малого об’єму відсоткове відношення аугментованих даних. Було розглянуто додавання 10, 20 та 30 відсотків аугментованих даних відносно кількості даних початкової вибірки. Застосовувалися три методи аугментації: відзеркалення; збільшення; обертання. У якості даних використовуються три типи дефектів дорожнього одягу: сітка тріщин; вибоїна; лінійна тріщина. Дослідження проводилися на архітектурі MobileNet із використанням підходу передавального навчання. У результаті було розглянуто десять вибірок із аугментаціями, точність на яких практично не відмінна одна від одної, що свідчить про недійсність підходу розширення малої навчальної вибірки невеликим відсотковим відношенням аугментаційних даних.uk
dc.description.abstractotherIn this diploma work, a study was conducted on the impact of augmented data on the efficiency of a convolutional neural network by adding a small volume of augmented data to the training set. The addition of 10, 20, and 30 percent of augmented data relative to the quantity of the initial sample data was considered. Three augmentation methods were applied: mirroring; magnification; rotation. The data used included three types of road surface defects: a network of cracks; potholes; linear crack. Studies were conducted on the MobileNet architecture using the transfer learning approach. As a result, ten samples with augmentations were considered, the accuracy of which was practically indistinguishable from each other, indicating the invalidity of the approach to extend a small training sample with a small percentage of augmentation data.uk
dc.format.extent70 с.uk
dc.identifier.citationОвсяніков, О. О. Підвищення ефективності роботи нейромереж методами аугментації : дипломна робота ... бакалавра : 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Овсяніков Олександр Олександрович. – Київ, 2023. – 70 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/57710
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectавтоматизаціяuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectзгорткаuk
dc.subjectаугментовані даніuk
dc.subjectautomationuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectconvolutionuk
dc.subjectaugmented datauk
dc.titleПідвищення ефективності роботи нейромереж методами аугментаціїuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Ovsianikov_bakalavr.pdf
Розмір:
2.82 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 (АСНК)
Бакалаврські роботи