Table | Card | RUSMARC | |
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
Тема магистерской диссертации относится к задачам машинного обучения в области распознавания объектов на изображениях. В рамках работы было проведено исследование проблем обучения и использования моделей на основе сверточных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях для мобильных приложений. Предложено решение обнаруженных проблем в виде применения концепции transfer learning и автоматизации поиска обучающей выборки. Проведено тестирование вышеуказанного подхода, показавшее его успешность для решения поставленных задач. На основании полученных результатов реализовано веб-приложение для обучения моделей сверточных нейронных сетей. Реализовано мобильное приложение для распознавания объектов с камеры в реальном времени с возможностью использования моделей, обученных веб-приложением.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
![]() ![]() ![]() |
||||
External organizations N2 | All |
![]() |
||||
External organizations N1 | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU |
![]() ![]() ![]() |
||||
Internet | Authorized users (not from SPbPU, N2) |
![]() |
||||
Internet | Authorized users (not from SPbPU, N1) | |||||
![]() |
Internet | Anonymous |
Table of Contents
- Санкт-Петербург
- РЕФЕРАТ
- ОПРЕДЕЛЕНИЯ
- ВВЕДЕНИЕ
- 1 Обзор предметной области
- 1.1 Подходы к распознаванию объекта
- 1.2 Сверточные нейронные сети
- 1.3 Проблемы при обучении сверточных нейронных сетей и подходы к решению
- 1.4 Существующие программные решения
- 1.5 Постановка задачи
- 2 Теоретическая часть
- 2.1 Задача распознавания объектов на изображении
- 2.2 Структура модели сверточной сети Inception v3
- 2.3 Transfer learning
- 2.4 Применение transfer learning в обучении сверточных нейронных сетей
- 2.5 Выборка изображений ImageNet
- 2.6 Автоматизация получения обучающей выборки
- 2.7 Результаты тестирования
- 3 Программная реализация
- 3.1 Требования к серверному приложению
- 3.2 Фреймворк для машинного обучения Tensorflow
- 3.3 Реализация серверного приложения
- 3.4 Демонстрация работы серверного приложения
- 3.5 Требования к мобильному приложению
- 3.6 Пример работы мобильного приложения
- 3.7 Результаты тестирования моделей в мобильном приложении
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- ПРИЛОЖЕНИЕ 1
- ПРИЛОЖЕНИЕ 2
Usage statistics
|
Access count: 1723
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |