Детальная информация

Название: Применение специализированных глубоких сверточных нейронных сетей для решения задачи обнаружения пешеходов по изображению с камеры: бакалаврская работа: 09.03.01
Авторы: Мартюшева Надежда Юрьевна
Научный руководитель: Никитин Кирилл Вячеславович
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; детектирование объектов; обнаружение пешеходов
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.01
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-4094
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\45468

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

Целью данной бакалаврской работы является создание системы детектирования пешеходов. Основное внимание сосредоточено на разработке центральной части системы - детектора пешеходов. Данный детектор основан на использовании сверточной нейронной сети.Одной из особенностей разрабатываемого детектора является возможность распознавания пешеходов разного размера. Это достигается за счет добавления к основной сети «ветвей детектирования»: нескольких дополнительных слоев, которые исходят из некоторого слоя основной сети и завершаются слоем с вычислением целевой функции. Для каждой ветви детектирования целевая функция вычисляется с учетом только тех примеров, размер которых соответствует размеру, распознаваемому на данном слое.В результате работы разработана модель детектора, на основе которой был проведен ряд экспериментов для определения качества детектора.

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 Анонимные пользователи

Оглавление

  • ВВЕДЕНИЕ
  • Список используемых обозначений
  • 1. Анализ методов решения задачи обнаружения пешеходов
  • 2. Сверточные нейронные сети
  • 3. Задача распознавания объектов с изменяющимся масштабом
    • 3.1. Методы решения задачи изменяющихся масштабов пешеходов
    • 3.2. Выбор архитектуры сети для детектора
    • 3.3. Математический аппарат процесса обучения
    • 3.4. Формирование наборов регионов для обучения
  • 4. Реализация
    • 4.1. Обзор фреймворков для глубокого обучения
    • 4.2. Интерфейс по взаимодействию с Caffe
    • 4.3. Базы пешеходов
    • 4.4. Разработка модели сети в Caffe
      • 4.4.1. Установка и настройка Caffe
      • 4.4.2. Подготовка базы Caltech для работы
      • 4.4.3. Создание модели для обучения
      • 4.4.4. Создание модели для использования обученной сети
    • 4.5. Обучение модели детектора в Caffe
      • 4.5.1. Проверка работоспособности Caffe на базе рукописных цифр MNIST
      • 4.5.2. Формирование настроек обучения
    • 4.6. Использование обученной сети
  • 5. Исследование детектора
    • 5.1. Время работы детектора
    • 5.2. Точность и полнота
    • 5.3. Определение точности и полноты детектора
    • 5.4. Анализ времени работы детектора
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ А. ЛИСТИНГИ

Статистика использования

stat Количество обращений: 1647
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика