Чумаченко, Олена ІллівнаОрленко, Антон Сергійович2026-02-172026-02-172025Орленко, А. С. Деформовані згорткові мережі : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Орленко Антон Сергійович. – Київ, 2025. – 170 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78827Магістерська дисертація: 121 с., 18 рис., 20 табл., 18 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – процеси автоматизованої сегментації та класифікації сміття у системах комп’ютерного зору для задач переробки відходів. Предмет дослідження – методи, моделі та програмні засоби застосування деформованих згорткових мереж і деформованого RoI-пулінгу для підвищення стійкості розпізнавання відходів у складних умовах. Мета роботи – розробити та експериментально перевірити підхід структурно-параметричного синтезу моделі на основі деформованих згорток для задач сегментації/класифікації сміття. У роботі розглянуто процеси переробки відходів і світовий досвід автоматизованого сортування. Проаналізовано підходи комп’ютерного зору для класифікації, детекції та сегментації сміття й обґрунтовано доцільність використання деформованих згорткових мереж для сцен із високою геометричною варіативністю. Описано принципи DCN, деформованої вибірки та деформованого RoI пулінгу. Було створено програмне забезпечення для навчання розробленої моделі, для чого було обрано датасет ZeroWaste, реалізовано програмні компоненти для навчання та оцінювання моделі. Проведено експерименти з підбором гіперпараметрів і проаналізовано якість навчання. За результатами випробувань отримано високу якість розпізнавання, визначено класи з найкращими показниками та окреслено шляхи покращення для складніших категорій через розширення й балансування даних. Результати роботи також було представлено на всеукраїнській науково-практичній конференції.170 с.ukдеформовані згорткикомп’ютерний зірглибинне навчаннясемантична сегментаціякласифікація відходівdataset zerowasteструктурно-параметричний синтезMaster Thesis004.032.26:004.93