Дослідження використання сіамської глибокої мережі з механізмом уваги для One-shot розпізнавання - Чернявський, І. В. (My University, 2025)
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.
Keywords: розпізнавання техніки; One-shot розпізнавання