Details
| Title | Обзор алгоритмов трёхмерной реконструкции по двумерному изображению: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» ; образовательная программа 11.03.02_04 «Защищенные системы и сети связи» |
|---|---|
| Creators | Демченко Александр Владимирович |
| Scientific adviser | Павлов Виталий Александрович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | 3d-реконструкция ; нейронные сети ; компьютерное зрение ; нейросетевые алгоритмы ; двумерное изображение ; 3d-reconstruction ; neural networks ; computer vision ; neural network algorithms ; two-dimensional image |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 11.03.02 |
| Speciality group (FGOS) | 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-440 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\34425 |
| Record create date | 3/17/2025 |
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 |
Цель работы - Провести сравнительный анализ современных нейросетевых алгоритмов 3D-реконструкции по критериям качества, скорости и ресурсоемкости, а также определить оптимальные методы для различных прикладных сценариев. На основе оценки по метрикам PSNR, SSIM, Chamfer Distance был выполнен теоретический анализ архитектур нейросетей для трехмерной реконструкции. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Применено (протестировано) программное обеспечение на языке Python.
The aim is to conduct a comparative analysis of modern neural network algorithms for 3D reconstruction based on quality, speed, and resource consumption criteria, as well as to determine optimal methods for various applied scenarios. A theoretical analysis of neural network architectures for 3D recinstruction was performed based on evaluation metrics such as PSNR, SSIM, and Chamfer Distance. Open educational resources and information search and analysis programs were used. Software written in Python was applied (tested).
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 1
Last 30 days: 1
