Дослідження методів для контекстно-залежного розпізнавання діяльності людини з використанням гібридних моделей глибокого навчання - Д’яченко, М. О. (My University, 2024)
Метою роботи є дослідження методів контекстно-залежного розпізнавання людської діяльності за допомогою гібридних моделей глибокого навчання. Для розв’язання поставлених задач у даній кваліфікаційній роботі використано: реалізацію архітектур CNN, LSTM, техніки пре-обробки зображень, механізм уваги. На основі літературних джерел розглянуто сучасний стан проблеми, проаналізовано те, які методи та моделі використовуються для контекстно залежного розпізнавання людської діяльності та сформовано постановку задачі. Наступним кроком було розглянуто існуючі підходи та фреймворки для вирішення задач контекстно-залежного розпізнавання людської діяльності на основі даних відео. Для кожного із розглянутих підходів у виді програмного застосунку було розроблено модель. Ці моделі було навчено на датасеті UCF-101 та кожен із результатів навчання було проаналізовано й порівняно між собою. У результаті роботи було зроблено висновки та зроблено рекомендації для подальшого дослідження теми.
Keywords: розпізнавання людської діяльності; архітектура CNN