Публікація: Глибинна нейронна мережа для створення 3D моделей на основі зображень об’єкта
Завантаження...
Дата
2023
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Мета роботи – моделювання 3D моделей з зображень об’єкта. Методи дослідження – аналіз існуючих рішень з використанням нейронних мереж для моделювання зображень, розробка архітектури та алгоритму навчання генеративно змагальної глибинної нейронної мережі, програмна реалізація та графічне моделювання результатів. Під час виконання кваліфікаційної роботи проведений теоретичний аналіз літературних джерел щодо методів моделювання глибинних штучних нейронних мереж та алгоритмів їх навчання в задачі генерації 3D моделей з використанням 2D зображень, наукових публікацій щодо розробки генеративно змагальних нейронних мереж для безпосередньої роботи з 2D зображеннями. Було виділено основні недоліки існуючих підходів та запропоновано архітектуру – генеративно змагальна нейронна мережа з використанням залишкової нейронної мережі.
Опис
Ключові слова
генеративна змагальна нейронна мережа, глибинне навчання, залишкова нейронна мережа, методи 3d моделювання, обробка зображень, фотограмметрія
Бібліографічний опис
Петрикін М. Ю. Глибинна нейронна мережа для створення 3D моделей на основі зображень об’єкта : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / М. Ю. Петрикін ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 62 с.