Детальная информация

Название 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»
Авторы Демченко Александр Владимирович
Научный руководитель Павлов Виталий Александрович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2025
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика 3d-реконструкция ; нейронные сети ; компьютерное зрение ; нейросетевые алгоритмы ; двумерное изображение ; 3d-reconstruction ; neural networks ; computer vision ; neural network algorithms ; two-dimensional image
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 11.03.02
Группа специальностей ФГОС 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-440
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\34425
Дата создания записи 17.03.2025

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

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).

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 1 
За последние 30 дней: 1

Подробная статистика