Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ПМ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Перегляд Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ПМ) за темою "densenet"
Зараз показано 1 - 1 з 1
Результатів на сторінку
Варіанти сортування
Публікація Математичні моделі і методи розпізнавання повітряних об’єктів в відеопотоці(2021) Пригорко, М. Ю.Об’єкт дослідження – процес відеоспостереження за ЛО в оптичному та інфрачервоному діапазоні частот з використанням технологій трансферного на-вчання. Мета роботи – підвищення ефективності розпізнавання, порівняння та оцінка ефективності початкових нейронних мереж для заміни та навчання останнього шару для вирішення задач розпізнавання типа ЛО у відеопотоці. Методи дослідження – технології трансферного навчання, нейронні ме-режі. У роботі був проведений аналіз ефективності нейронних мереж для розпі-знавання літальних об’єктів в відеопотоці. Були побудовані та проаналізовані навчені моделі. Було досліджено та проаналізовано декілька навчених моделей нейронних мереж розпізнавання та детектування літальних об’єктів в відеопотоці, по-рівняно їх ефективність та їх доцільність використання у даній роботі. Розроб-лено програму, яка у реальному часі показує ймовірність знаходження в конкретному кадрі відеопотока літального об’єкту. Результати навчання моделі по-дані у вигляді графіків загальної точності та помилок. Результати роботи програми приведені у вигляді скріншотів з показаною ймовірністю віднесення літального об’єкту у кадрі до конкретного класу.