Детальная информация

Название: Построение ландшафтных карт на основе генеративных нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_02 «Системное программирование»
Авторы: Игнатьев Даниил Дмитриевич
Научный руководитель: Беляев Сергей Юрьевич
Другие авторы: Савчук Д. А.
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: карты высот; генеративно-состязательные сети; сверточные нейронные сети; синтез изображений; генерация ландшафта; height map; gan; cnn; image syntesis; terrain generation
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 01.03.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2302
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\18886

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

Тема выпускной квалификационной работы: «Построение ландшафтных карт на основе генеративных нейронных сетей». Данная работа посвящена исследованию применимости нейронных сетей в сфере генерации ландшафтов, подобных земным. Область применения – синтез близких к реалистичным ландшафтов. Методы исследования – анализ, эксперимент, тестирование, сравнение. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Поиск исходных данных и генерация обучающего набора. 2. Разработка двух различных архитектур нейронных сетей. 3. Обучение реализованных алгоритмов на различных наборах данных. 4. Оценка и визуализация результатов обучения нейронных сетей. Работа основывалась на статьях со схожими исследованиями и материалах из сети Интернет. Программирование и анализ проводился с помощью интерактивной облачной среды Google Colab. Задание и обучение нейросетей осуществлено на языке Python с использованием открытой библиотеки для машинного обучения Keras.Программа, подготавливающая обучающий набор данных реализована на языке программирования C++ с использованием открытой библиотеки для работы с изображениями stb_image.Визуализация результатов выполнена в межплатформенной среде разработки компьютерных игр Unity.В результате исследования были запрограммированы и обучены две нейронные сети, выявлены их достоинства и недостатки, получены и визуализированы в трехмерные модели результаты генерации нейронных сетей.

The topic of the final qualification work: "Construction of landscape maps based on generative neural networks". This work is devoted to the study of the applicability of neural networks in the field of generating landscapes like the earth. The scope of application is the synthesis of landscapes close to realistic. Research methods - analysis, experiment, testing, comparison. Tasks that were solved during the study: 1. Search for initial data and generation of a training set. 2. Development of two different architectures of neural networks. 3. Training of implemented algorithms on various data sets. 4. Evaluation and visualization of learning outcomes of neural networks. The work was based on articles from the Internet. Programming and analysis was carried out using the interactive cloud environment Google Colab. The task and training of neural networks was carried out in Python using the open library for machine learning Keras. The program that prepares the training dataset is implemented in the C++ programming language using the stb_image open library for working with images. Visualization of the results was carried out in the cross-platform environment for the development of computer games Unity. As a result of the study, two neural networks were programmed and trained, their advantages and disadvantages were identified, and the results of generating neural networks were obtained and visualized in three-dimensional models.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика