Публікація: Дослідження методів комп’ютерного зору для адаптації домену попередньо натренованих моделей
Завантаження...
Дата
2020
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Метою роботи є дослідження методів доменної адаптації у галузі комп’ютерного зору, а саме розробка методології доменної адаптації для задач семантичної сегментації.
Методи розробки включають мову програмування Python та бібліотеку для глибинного навчання PyTorch.
В результаті роботи розглянуто існуючі методи доменної адаптації для семантичної сегментації зображень. Для методу адаптації домену шляхом генерації псевдоміток запропоновано вирішення проблеми балансування класів, при якому враховується схожий розподіл класів за пікселями між доменами. Запропонований підхід було перевірено при адаптації моделі, натренованій на датасеті GTA, до датасету Cityscapes.
Опис
Ключові слова
адаптація домену, глибинне навчання, машинне навчання, цільовий домен, комп’ютерний зір, класифікація зображень, семантична сегментація, конволюційна нейронна мережа
Бібліографічний опис
Юсіфов Р. Г. Дослідження методів комп’ютерного зору для адаптації домену попередньо натренованих моделей : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121- Інженерія програмного забезпечення / Р. Г. Юсіфов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 47 с.