Порівняльний аналіз рішень для задач паноптичної сегментації зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКанцедал, Георгій Олегович
dc.contributor.authorБорисевич, Олег Ігорович
dc.date.accessioned2024-07-04T11:42:31Z
dc.date.available2024-07-04T11:42:31Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОб’єкт дослідження – нейронні мережі для паноптичної сегментації (сегментація всіх унікальних і фонових об’єктів) на зображенні. У сучасному світі комп'ютерного зору точне розуміння повних сцен на зображенні або відео є ключовим для правильного інтерпретування подій. Це має особливе значення у таких областях, як автономне водіння, де потрібно швидко і точно виявляти та класифікувати різноманітні об'єкти і їх контекст. Паноптична сегментація, яка єдиним підходом об'єднує семантичну і інстанс-сегментацію, стає вирішальною у визначенні точних границь і категорій усіх об'єктів у сцені. Це допомагає машинам отримати глибше розуміння візуальних даних, оптимізуючи обробку і аналіз зображень, підвищує точність інтерпретації комплексних сцен, що є важливим для автоматичного аналізу обсягів відеоданих. Мета цієї роботи полягає у розробці веб-сервісу, що інтегрує існуючі моделі паноптичної сегментації для обробки власних даних, як-от зображення або відео. Це передбачає створення доступного і функціонального застосунку, що дозволить користувачам виконувати сегментацію без потреби в глибоких знаннях у галузі машинного навчання. Запропонований веб-застосунок має бути здатним обробляти дані в реальному часі та великі батчі даних через API. Підтримувати обробку як відео, так і зображень і надавати користувачам можливість вибору конкретної моделі для сегментації. Реалізація застосунку була здійснена з використанням Python і бібліотек FastAPI та MMDetection, що забезпечує високу продуктивність і гнучкість у використанні різних моделей та підходів до оптимізації нейронних мереж.
dc.description.abstractotherThe object of research is neural networks for panoptic segmentation (segmentation of all unique and background objects) in an image. In today's world of computer vision, an accurate understanding of complete scenes in an image or video is key to correctly interpreting events. This is of particular importance in areas such as autonomous driving, surveillance, and interactive systems, where a variety of objects and their context need to be quickly and accurately detected and classified. Panoptic segmentation, which combines semantic and instance segmentation in a single approach, becomes crucial in determining the exact boundaries and categories of all objects in a scene. This helps machines gain a deeper understanding of visual data, optimizing image processing and analysis. The use of panoptic segmentation significantly improves the accuracy of interpretation of complex scenes, which is critical for the automatic analysis of large amounts of video data. The goal of this work is to develop a web service that integrates existing panoptic segmentation models to process custom data such as images or videos. This involves creating an accessible and functional application that will allow users to perform segmentation without the need for deep machine learning knowledge. The proposed web application should be able to process real-time data and large data batches via API. The program supports both video and image processing and provides users with the ability to select a specific model for segmentation. The application was implemented using Python and the FastAPI and MMDetection libraries, which ensures high performance and flexibility in using different models and approaches to neural network optimization.
dc.format.extent133 с.
dc.identifier.citationБорисевич, О. І. Порівняльний аналіз рішень для задач паноптичної сегментації зображень : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Борисевич Олег Ігорович. – Київ, 2024. – 133 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67754
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectсегментація
dc.subjectпаноптична сегментація
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectвеб-сервіс
dc.subjectneural networks
dc.subjectsegmentation
dc.subjectpanoptic segmentation
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectweb service
dc.titleПорівняльний аналіз рішень для задач паноптичної сегментації зображень
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи