Метод сегментації зображень для оцінки пошкоджень інфраструктури

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГордієнко, Юрій Григорович
dc.contributor.authorЧирко, Ярослав Юрійович
dc.date.accessioned2023-05-30T09:00:31Z
dc.date.available2023-05-30T09:00:31Z
dc.date.issued2023-05
dc.description.abstractМетою магістерської роботи є підвищення ефективності нейронних мереж для семантичної сегментації на зображеннях пошкодження територій внаслідок стихійних лих за рахунок підбору найкращих архітектур нейронних мереж та гіперпараметрів процесу навчання, а також їх тестування на розширеному наборі для перевірки можливостей розроблених мереж в практичних умовах руйнівних наслідків війни московії проти України, що радикально відрізняються від визначених в оригінальному наборі даних. Практичними результатами роботи можна вважати моделі глибинного навчання створені за допомогою мови програмування Python та фреймворку Tensorflow, результати тестування різних конфігурацій даних моделей залежно від їх гіперпараметрів та створене за допомогою програмного застосунку CVAT доповнення навчального набору даних.uk
dc.description.abstractotherPurpose of this master’s thesis was efficiency enhancement of the semantic segmentation neural networks for the images of territories affected by natural disasters by finding the best architectures and hyperpameters and the following tests conducted on the dataset expansion to assess the capabilities of the networks in the conditions of destructive aftermath of the moskovia-Ukrainian war which differ drastically from the ones present in the original dataset. Practical results of this work are deep learning models written with Python programming language and Tensorflow framework, results of tests conducted for different model configurations that depend on their hyperparameters and training dataset extension created with the help of CVAT software.uk
dc.format.extent117 с.uk
dc.identifier.citationЧирко, Я. Ю. Метод сегментації зображень для оцінки пошкоджень інфраструктури : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Чирко Ярослав Юрійович. – Київ, 2023. – 117 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/56338
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectглибинне навчанняuk
dc.subjectстихійне лихоuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectоцінювання ушкодженьuk
dc.subjectзгорткова мережаuk
dc.subjectруйнівні наслідки війни московії проти Україниuk
dc.subjectсемантична сегментаціяuk
dc.subjectкласифікація елементів зображеньuk
dc.subjectрозширення набору данихuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleМетод сегментації зображень для оцінки пошкоджень інфраструктуриuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи