Метод сегментації об'єктів на основі їх тривимірного представлення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГордієнко, Юрій Григорович
dc.contributor.authorБережнюк, Андрій Ігорович
dc.date.accessioned2024-02-14T08:38:04Z
dc.date.available2024-02-14T08:38:04Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДана дипломна робота зосереджується на методі сегментації об'єктів на основі їх тривимірного представлення, актуальному в сучасних застосуваннях від робототехніки до доповненої реальності. Основний недолік існуючих методів глибокого навчання - залежність від об'ємних наборів тренувальних даних для кожного нового об'єкта. В цій роботі аналізується і покращується система CNOS, яка використовує CAD-моделі для ефективної сегментації без потреби тривалого навчання. Метою є розробка покращень для CNOS, спрямованих на оптимізацію процесів та підвищення точності сегментації. Результати цих покращень мають значний потенціал для підвищення ефективності в реальних застосуваннях, відкриваючи нові можливості в робототехніці та інших сферах.
dc.description.abstractotherThis master's dissertation focuses on the method of object segmentation based on their three-dimensional representation, a topic highly relevant in modern applications ranging from robotics to augmented reality. A primary limitation of existing deep learning methods is their dependency on extensive training datasets for each new object. This work analyzes and enhances the CNOS system, which utilizes CAD models for efficient segmentation without the need for extensive training. The aim is to develop improvements for CNOS, targeting process optimization and increased segmentation accuracy. The results of these enhancements have significant potential to enhance efficiency in real-world applications, opening new possibilities in robotics and other fields.
dc.format.extent121 с.
dc.identifier.citationБережнюк, А. І. Метод сегментації об'єктів на основі їх тривимірного представлення : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Бережнюк Андрій Ігорович. – Київ, 2023. – 121 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64528
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectсегментаціяuk
dc.subjectметодиuk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectprogramminguk
dc.subjectпрограмуванняuk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectalgorithmsuk
dc.subject.udc004.9uk
dc.titleМетод сегментації об'єктів на основі їх тривимірного представлення
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи