С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Исследование концепции transfer learning в моделях классификации объектов на изображениях на основе сверточных нейронных сетей для использования в мобильных приложениях: магистерская диссертация: 02.04.03
Creators: Погодин Никита Михайлович
Scientific adviser: Белых Игорь Николаевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2017
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Нейронные сети; Распознавание образов; Изображения
UDC: 004.93.032.26(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 02.04.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-1907
Rights: Свободный доступ 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

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 Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> 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

Document usage statistics

stat Document access count: 1691
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics