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: PDF
Language: Russian
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)

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

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 286
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics