Детальная информация
Название | 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 |
---|---|
Авторы | Погодин Никита Михайлович |
Научный руководитель | Белых Игорь Николаевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2017 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | Нейронные сети ; Распознавание образов ; Изображения |
УДК | 004.93.032.26(043.3) |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 02.04.03 |
Группа специальностей ФГОС | 020000 - Компьютерные и информационные науки |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v17-1907 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\39545 |
Дата создания записи | 07.07.2017 |
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 |
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.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
- 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
Количество обращений: 1724
За последние 30 дней: 0