Аналіз графічних зображень з урахуванням контексту за допомогою нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота містить 79 сторінок, 1 додаток, 31 зображення і посилається на 25 джерел.
Ця бакалаврська робота досліджує розробку системи аналізу зображень, яка включає контекстне розуміння з використанням сучасних методів глибогоко машинного навчання. Дослідження починається з огляду класичних дескрипторів ознак та згорткових нейронних мереж, а потім переходить до сучасних архітектур, таких як візуальні трансформатори та гібридні моделі. На основі цього аналізу було реалізовано архітектуру, що поєднує Swin Transformer, Feature Pyramid Network (FPN) та Faster R-CNN, для досягнення точного виявлення об'єктів з урахуванням контексту зображення.
Запропоноване рішення підкреслює важливість інтеграції як локальних, так і глобальних ознак для детального розуміння сцени. Для оптимізації продуктивності на пристроях з обмеженими ресурсами, робота також досліджує методи стиснення моделі, включаючи лінійну увагу, адаптацію LoRA, обрізання та квантування. Остаточна модель була навчена та протестована на наборі даних COCO 2017 за допомогою Python та PyTorch у Google Colab.
Експериментальні результати показують, що модель поступово покращує точність виявлення зі збільшенням розміру набору даних та часу навчання. Робота завершується оцінкою компромісів між обчислювальною ефективністю та точністю виявлення, пропонуючи розуміння практичного впровадження контекстно-залежних систем комп'ютерного зору.
Опис
Ключові слова
глибоке навчання, аналіз зображень, Swin Transformer, виявлення об'єктів, контекст, CNN, FPN, Faster R-CNN, оптимізація моделі, deep learning, image analysis, Swin Transformer, object detection, context, CNN, FPN, Faster R-CNN, model optimization
Бібліографічний опис
Обрядін, Д. В. Аналіз графічних зображень з урахуванням контексту за допомогою нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Обрядін Денис Вадимович. – Київ, 2025. – 79 с.