Сервіс для розпізнавання об'єктів на основі супутникових даних та даних, отриманих з дронів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСтусь, Олександр Вікторович
dc.contributor.authorЦупрун, Ілля Юрійович
dc.date.accessioned2021-12-09T09:54:40Z
dc.date.available2021-12-09T09:54:40Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenDiploma work: 133 pages, 61 figures, 13 tables, 2 appendixes, 13 sources. The paper considers and analyzes the most common methods of machine learning for segmentation (classification) of images. Various variants and methods of constructing neural network architecture for the problem of semantic segmentation of images have been studied. The object of the study were satellite images, objects on them (buildings, roads, etc.) and their division into different classes. The subject of the study were different approaches to the construction of convolutional neural networks in order to learn to perform semantic segmentation of satellite images on a small training data set.uk
dc.description.abstractukДипломна робота 133 с., 61 рис., 13 табл., 2 додатки, 13 джерел. У роботі розглянуто та проаналізовано найбільш поширені методи машинного навчання для сегментації (класифіфкації) зображень. Досліджено різні варінти та методи побудови архітектури нейронних мереж для задачі семантичної сегментації зображень. Робота обраних для роботи архітектур мереж та методів навчання були розглянуті та досліджені на практичній задачі, а саме сегментації об’єктів на супутниковіх зображеннях. Об’єктом дослідження стали супутникові знімки, об’єкти на них (будівлі, дороги, інше) та їх розбиття на різні класи. Предметом дослідження стали різні підходи до побудови згорткових нейронних мереж з метою навчитися виконувати семантичну сегментацію супутникових зображень на малому тренуваьному наборі даних.uk
dc.format.page136 с.uk
dc.identifier.citationЦупрун, І. Ю. Сервіс для розпізнавання об'єктів на основі супутникових даних та даних, отриманих з дронів : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Цупрун Ілля Юрійович. – Київ, 2021. – 136 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45474
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectсемантична сегментаціяuk
dc.subjectглибоке машинне навчанняuk
dc.subjectглибока нейронна мережаuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectsemantic segmentationuk
dc.subjectdeep machine learninguk
dc.subjectdeep neural networkuk
dc.titleСервіс для розпізнавання об'єктів на основі супутникових даних та даних, отриманих з дронівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи