Details
Title | Исследование методов распознавания объектов в изображениях на основе сверточных сетей глубокого обучения: бакалаврская работа: 15.03.06 |
---|---|
Creators | Евсюкова Дарья Викторовна |
Scientific adviser | Степанов Дмитрий Николаевич |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта |
Imprint | Санкт-Петербург, 2016 |
Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Subjects | нейронные сети; машинное обучение; сверточные сети; распознавание изображений; neural networks; machine learning; convolutional network; image recognition |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 15.03.06 |
Speciality group (FGOS) | 150000 - Машиностроение |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v16-2271 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\34568 |
Record create date | 12/5/2016 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
Объектом исследования являются сверточные нейронные сети, предназначенные для распознавания изображений. Цель работы - изучение распознавания изображений с помощью сверточных сетей глубокого обучения. Работа проводилась с применением следующих методов исследования: метод информационного поиска и систематизации данных. Задачи, решённые в рамках данной работы: исследование и обзор существующих видов нейронных сетей; описание программной платформы для создания нейронных сетей; обучение и тестирование сетей распознающих изображения.
Object of this research are convolutional neural networks in image recognition. Following methods of research were used in this work: method of information search and data systematization. Objectives completed in this work: research and review of existent types of neural networks; review of frameworks for creating neural networks; training and testing of image recognition nets.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 1568
Last 30 days: 0