Шаповал, Наталія ВіталіївнаКрутій, Іван Віталійович2024-02-122024-02-122024Крутій, І. В. Автоматична сегментація об'єктів на зображеннях за допомогою напівкерованого навчання з використанням активного навчання та стабільної дифузії : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Крутій Іван Віталійович. - Київ, 2024. - 109 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64469Магістерська дисертація: 109 с., 8 рис., 19 табл., 1 додаток, 24 джерела. Тема дисертації: «Автоматична сегментація об'єктів на зображеннях за допомогою напівкерованого навчання з використанням активного навчання та стабільної дифузії». Об’єкт дослідження - набір даних DeepGlobe Road Extraction Dataset, що складається з 6226 супутникових зображень доріг для навчання. Набір даних також включає 1243 валідаційних та 1101 тестових зображень. Мета роботи - розробити модель напівкерованого навчання, яка використовує методи активного навчання та стабільної дифузії для автоматичної сегментації об'єктів на супутникових знімках, зосереджуючись на виділенні доріг. Метод дослідження - підходи напівкерованого навчання, стратегії активного навчання та процеси стабільної дифузії. Програмна реалізація методу виконана в середовищі Python 3.8. Предметом дослідження є сегментація зображень методом напівкерованого навчання, зокрема, для виділення доріг на супутникових знімках. Це включає вирішення таких проблем, як недосконала анотація та відсутність анотацій для певних типів доріг. Отримані результати: розроблено модель, яка може автоматично сегментувати дороги на супутникових знімках. Ця модель здатна працювати з недосконалими позначками та неанотованими об'єктами, що робить її надійною для практичного застосування в аналізі супутникових знімків.109 с.ukавтоматична сегментація об'єктівнапівкероване навчанняактивне навчаннястабільна дифузіясупутникові знімкивиділення дорігсегментація зображеньнабір даних для виділення доріг deepglobeautomatic object segmentationsemi-supervised learningactive learningstable diffusionsatellite imageryroad extractionimage segmentationdeepglobe road extraction datasetMaster Thesis004.932.2 + 93'11