Дослідження методів комп’ютерного зору для адаптації домену попередньо натренованих моделей

Юсіфов, Р. Г.

Публікація:
Дослідження методів комп’ютерного зору для адаптації домену попередньо натренованих моделей

dc.contributor.author	Юсіфов, Р. Г.
dc.date.accessioned	2021-03-18T14:21:26Z
dc.date.available	2021-03-18T14:21:26Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	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.	uk_UA
dc.identifier.citation	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.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/14990
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	адаптація домену	uk_UA
dc.subject	глибинне навчання	uk_UA
dc.subject	машинне навчання	uk_UA
dc.subject	цільовий домен	uk_UA
dc.subject	комп’ютерний зір	uk_UA
dc.subject	класифікація зображень	uk_UA
dc.subject	семантична сегментація	uk_UA
dc.subject	конволюційна нейронна мережа	uk_UA
dc.title	Дослідження методів комп’ютерного зору для адаптації домену попередньо натренованих моделей	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication