Шаповал, Наталія ВіталіївнаШабо, Олексій Андрійович2025-02-272025-02-272024Шабо, О. А. Напівкероване навчання зорового трансформера для задачі сегментації дорожнього трафіку в неструктурованому середовищі : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Шабо Олексій Андрійович. - Київ, 2024. - 143 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72725Магістерська дисертація: 143 c., 20 рис., 24 табл., 43 посилання, додаток. Тема дослідження – напівкероване навчання зорового трансформера для задачі сегментації дорожнього трафіку в неструктурованому середовищі. Об’єкт дослідження – набір даних з Indian Driving Dataset для семантичної сегментації, що складається з 373 маркованих та 2603 немаркованих тренувальних, 700 валідаційних та 1048 тестових зображень. Предмет дослідження – методи комп’ютерного зору і напівкерованого навчання. Мета дослідження – створення алгоритму напівкерованого навчання зорового трансформера, що міг би виконувати багатокласову семантичну сегментацію об’єктів в неструктурованому середовищі. Розроблено програмний продукт на мові програмування Python. На основні проведених у цій роботі досліджень доведено ефективність запропонованого способу напівкерованого навчання моделі зорового трансформера, що здатна виконувати сегментацію в такому неструктурованому середовищі, як (при)міські дороги в Індії. Основні положення матеріалів роботи доповідались на міжнародній науково- технічній і всеукраїнській науково-практичній конференціях та були опубліковані у фаховому виданні категорії “Б”. У межах подальшого дослідження пропонується оптимізація роботи програмного продукту для мобільних та крайових пристроїв, а також інтеграція цієї схеми тренування у систему автономної навігації на дорозі.143 с.ukнапівкероване навчаннязоровий трансформерсемантична сегментаціянеструктуроване середовищенабір даних iddsemi-supervised learningvision transformersemantic segmentationunstructured environmentidd datasetMaster Thesis004.85:004.932.2:656.021(043.3)