Публікація: Дослідження методів класифікації мисливських порід собак на зображеннях
dc.contributor.author | Корякіна, С. М. | |
dc.date.accessioned | 2025-01-23T20:44:47Z | |
dc.date.available | 2025-01-23T20:44:47Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.description.abstract | Об’єктом дослідження є зображення мисливських порід собак. Метою дослідження є порівняння методів розпізнавання зображень шляхом розробки застосунку, що класифікує мисливські породи собак на зображеннях із точністю у відсотковому значенні. Використано методи Prototypical Network, Transfer Learning з Pretrained CNN та Siamese Networks для класифікації мисливських порід собак на зображеннях. Проведено аналіз сучасних методів класифікації об’єктів на зображеннях та відповідних літературних джерел. Сформовано та візуалізовано алгоритми методів блок-схемами. У результаті дослідження розроблено десктоп-застосунок класифікації мисливських порід собак на зображеннях із точністю у відсотковому значенні. | |
dc.identifier.citation | Корякіна С. М. Дослідження методів класифікації мисливських порід собак на зображеннях : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / С. М. Корякіна ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 90 с. | |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/29644 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.subject | prototypical network | |
dc.subject | transfer learning | |
dc.subject | siamese networks | |
dc.subject | класифікація зображень | |
dc.subject | мисливські породи собак | |
dc.subject | десктоп застосунок | |
dc.title | Дослідження методів класифікації мисливських порід собак на зображеннях | |
dc.type | Other | |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- 2025_M_INF_Koryakina_SM.pdf
- Розмір:
- 2.59 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.55 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: