Методи глибокого навчання в згорткових нейронних мережах для класифікації та сегментації зображень
| dc.contributor.advisor | Кот, Анатолій Тарасович | |
| dc.contributor.author | Ніколайчук, Олександр Геннадійович | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-16T12:41:28Z | |
| dc.date.available | 2024-10-16T12:41:28Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Дипломна робота: 121с., 23 рис., 7 табл., 22 посилання, 1 додаток. У цьому документі розглянуті способи розробки та донавчання моделей різних архітектур для класифікації та сегментації зображень. Об’єкт дослідження – результат точності розподілення на класи та сегментування окремих зображень. Предмет дослідження – застосування та налаштування архітектур машинного навчання, зокрема таких як ResNet та U-Net, для класифікації та сегментації окремих зображень. Мета роботи – розробка на навчання моделей машинного навчання, здатних з високою точністю класифікувати на окремі класи та сегментувати зображення, використовуючи певні налаштування параметрів і гіперпараметрів структури моделей. Демонстрація ефективності програмного продукту на окремих зображеннях. | |
| dc.description.abstractother | Master's Thesis: 121 pages, 23 figures, 7 tables, 22 references, 1 appendix. This paper discusses how to develop and retrain models of various architectures for image classification and segmentation. The object of the study is the result of the accuracy of classification into classes and segmentation of individual images. The subject of the research is the application and adjustment of machine learning architectures, in particular, such as ResNet and U-Net, for the classification and segmentation of individual images. The purpose of the work is to develop machine learning models for training, capable of classifying into separate classes and segmenting images with high accuracy, using certain settings of parameters and hyperparameters of the model structure. Demonstration of the effectiveness of the software product on individual images. | |
| dc.format.extent | 121 с. | |
| dc.identifier.citation | Ніколайчук, О. Г. Методи глибокого навчання в згорткових нейронних мережах для класифікації та сегментації зображень : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Ніколайчук Олександр Геннадійович. – Київ, 2024. – 121 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69906 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | машинне навчання | |
| dc.subject | класифікація зображень | |
| dc.subject | сегментація зображень | |
| dc.subject | нейронна мережа | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | image classification | |
| dc.subject | image segmentation | |
| dc.subject | neural network | |
| dc.title | Методи глибокого навчання в згорткових нейронних мережах для класифікації та сегментації зображень | |
| dc.type | Bachelor Thesis |