Публікація: Дослідження використання сіамської глибокої мережі з механізмом уваги для One-shot розпізнавання
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Мета роботи – створення системи розпізнавання техніки на зображенні на основі штучної нейронної мережі, котра буде здатна розпізнати конкретний клас техніки, маючи обмежену кількість навчальних прикладів. Методи дослідження – аналіз наукових статей та іншої літератури за темою дослідження. Попередня обробка даних, попереднє навчання обраної моделі та її подальша модифікація механізмом уваги, налаштування гіпер параметрів, навчання фінальної сіамської моделі з різними функціями втрат та аналітична оцінка результатів. В результаті проведених досліджень вирішено задачу розпізнавання різної техніки на зображенні при умовах малої кількості прикладів класів (Few-Shot Learning). Дана модель може базуватися на різноманітних згорткових архітектурах, модифікованих механізмом уваги, показує непогану точність. Обрана модель, з огляду на архітектуру, дає змогу в майбутньому швидко і не затратно додавати нові класи. В якості програмної платформи використано фреймворк Pytorch мови програмування Python.
Опис
Ключові слова
розпізнавання техніки, One-shot розпізнавання
Бібліографічний опис
Чернявський І. В. Дослідження використання сіамської глибокої мережі з механізмом уваги для One-shot розпізнавання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / І. В. Чернявський ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 56 с.