Розробка і дослідження моделей нейронних мереж для Semantic або Instance сегментації зображень
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Лавренко, Владислав Віталійович
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 98 с., 26 табл., 33 рис., 1 додаток, 20 джерел.
Мета дослідження: створення архітектур для семантичної сегментації з нуля та їх вдосконалення, а також аналіз архітектури сегментації екземплярів та її покращення за допомогою методів post-processing.
Об’єкт дослідження: процеси та методи сегментації зображень за допомогою нейронних мереж.
Предмет дослідження: моделі U-Net, FCN та Mask R-CNN та їх потенціал в сегментації зображень після вдосконалення їх архітектур.
Отримані результати: розроблено програмний продукт на мові програмування Python для виконання семантичної сегментації та сегментації екземплярів зображення. Запропоновано оновлені архітектури U-Net та FCN з використанням додаткового шару CRF-RNN для покращення вихідної маски зображення. Запропоновано використання покращеної NMS для моделі Mask R-CNN.
У рамках подальшого дослідження та покращення пропонується використання більш вимогливих моделей для сегментації, а також розширення методів для post-processing.
Опис
Ключові слова
fcn, u-net, mask r-cnn, crf, crf-rnn, семантична сегментація, сегментація екземплярів, coco, cityscapes, semantic segmentation, instance segmentation
Бібліографічний опис
Лавренко, В. В. Розробка і дослідження моделей нейронних мереж для Semantic або Instance сегментації зображень : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Лавренко Владислав Віталійович. - Київ, 2024. - 98 с.