Детальная информация

Название: Исследование методов распознавания объектов в изображениях на основе сверточных сетей глубокого обучения: бакалаврская работа: 15.03.06
Авторы: Евсюкова Дарья Викторовна
Научный руководитель: Степанов Дмитрий Николаевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2016
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: нейронные сети; машинное обучение; сверточные сети; распознавание изображений; neural networks; machine learning; convolutional network; image recognition
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 15.03.06
Группа специальностей ФГОС: 150000 - Машиностроение
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v16-2271
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 219
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика