Кластеризація кольорових об'єктів на основі вкладень векторів зображень у нейронних мережах

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2018

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Анотація

Кваліфікаційна робота містить: 78 сторінок, 23 рисунки, 3 таблиці, 27 джерел. Метод вкладень векторів вже досить давно використовується у сфері обробки природної мови для зіставлення слів або окремих словосполучень деякому словнику векторів. Векторні представлення слів і фраз здатні значно поліпшити якість роботи деяких методів автоматичної обробки природної мови. Цей метод знайшов використання і для кольорових зображень, що призвело до активного дослідження функцій втрат нейронних мереж для вирішення задач у сфері машинного зору. Вкладення векторів, отримані з вирішення задачі з учителем із натренованою моделлю на деякій кількості класів з передовими функціями втрат, можуть використовуватися для вирішення задачі кластеризації. Метою магістерської дисертації є розробка та покращення методу для вирішення наукомісткої задачі аналізу футболістів під час футбольного матчу, а саме кластеризації персон на полі, з характерними вимогами щодо точності та швидкості роботи алгоритму. У роботі досліджено класичні підходи для вирішення задачі, а також використано сучасні перспективні розробки для тренування та побудови архітектури нейронних мереж.

Опис

Ключові слова

вкладення векторів, машинне навчання, кластеризація, нейронні мережі, реальний час, construction of vectors, machine teaching, clusterization, neural networks, real time

Бібліографічний опис

Чернятевич, А. А. Кластеризація кольорових об'єктів на основі вкладень векторів зображень у нейронних мережах : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Чернятевич Антон Андрійович. – Київ, 2018. – 79 с.

DOI