Використання симплiцiальної топологiї в глибокому навчаннi для вiдновлення цiлiсностi хмар точок

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКириленко, П. О.
dc.contributor.authorЯворський, О. А.
dc.contributor.authorЯйлимова, Г. О.
dc.date.accessioned2025-09-18T12:43:01Z
dc.date.available2025-09-18T12:43:01Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ цій статті пропонується розглянути проблему реконструкції неповних хмар точок [1, 2], що є актуальною задачею в комп’ютерному зорі, автономній навігації та цифровій реконструкції. Пропонується підхід на основі симпліціальної нейронної мережі (Simplicial Neural Network, SNN), що враховує топологічні структури вищого порядку. Для валідації моделі використано підмножину датасету ModelNet40 [3] . Отримані результати демонструють здатність SNN відновлювати відсутні ділянки з високою точністю, зберігаючи топологічну узгодженість. Продемонстровано, що запропонований метод дозволяє краще відновлювати локальні деталі порівняно з базовими підходами. Додатково відзначено підвищену стійкість до зашумлених даних, що є критичним чинником для реальних застосувань.
dc.format.pagerangeС. 328-332
dc.identifier.citationКириленко, П. О. Використання симплiцiальної топологiї в глибокому навчаннi для вiдновлення цiлiсностi хмар точок / П. О. Кириленко, О. А. Яворський, Г. О. Яйлимова // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXIII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 14−17 травня 2025 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2025. – С. 328-332.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76148
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofТеоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXIII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, 14−17 травня 2025 р., м. Київ, Україна
dc.subjectSimplicial Topology
dc.subjectDeep Learning
dc.subjectPoint Cloud
dc.subjectReconstruction
dc.subjectSNN
dc.subjectModelNet40
dc.subject.udc004.8:515.1:519.6
dc.titleВикористання симплiцiальної топологiї в глибокому навчаннi для вiдновлення цiлiсностi хмар точок
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
(328-332)_Kyrylenko.pdf
Розмір:
739.05 KB
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

Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики (23 ; 2025 ; Київ)