Побудова семантичної моделі зображення
Loading...
Date
2023
Authors
Герасимчук, Д.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Метою даної роботи є розробка та побудова семантичної моделі для вирішення проблеми розуміння зображення комп'ютером. Ця проблема є дуже актуальною і складною, і потребує розробки нових підходів та методів. У порівнянні з іншими задачами комп'ютерного зору, такими як класифікація зображень або створення текстового опису, розуміння зображень вимагає глибшого аналізу та інтерпретації контексту, об'єктів та взаємозв'язків всередині зображення. Перший розділ даної роботи присвячений актуальності та проблематиці побудови семантичної моделі зображення. В цьому розділі відзначається значимість вирішення проблеми розуміння зображень комп'ютером, оскільки це має великий потенціал для різних областей, включаючи комп'ютерне зорове сприйняття, автоматизацію процесів та покращення інтерактивних систем. У другому розділі проведено детальний аналіз існуючих рішень для задач класифікації зображень, текстового опису зображень та знаходження візуальних зв'язків на зображеннях. Описані різні підходи, використовані методи та їх обмеження.У третьому розділі детально описується процес побудови власної моделі та подання результатів її роботи. Цей розділ включає в себе опис використаних алгоритмів, архітектури моделі, методів навчання та оцінки. Крім того, представлені результати експериментів та аналіз отриманих результатів
Description
Keywords
Transfer Learning, VGG-16, AlexNet, Inception (іноді також відома як GoogLeNet), ResNet50, модель EfficientNet, Meta Pseudo Labels, магістерська робота