Публікація:
Дослідження використання сіамської глибокої мережі з механізмом уваги для One-shot розпізнавання

dc.contributor.authorЧернявський, І. В.
dc.date.accessioned2025-03-03T17:07:02Z
dc.date.available2025-03-03T17:07:02Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМета 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.
dc.identifier.citationЧернявський 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.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/29960
dc.language.isouk
dc.subjectрозпізнавання техніки
dc.subjectOne-shot розпізнавання
dc.titleДослідження використання сіамської глибокої мережі з механізмом уваги для One-shot розпізнавання
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_ShI_Chernyavsky_IV.pdf
Розмір:
1.55 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: