Гібридизація згорткових нейронних мереж та традиційних дескрипторів ознак
| dc.contributor.advisor | Швай, Надія | |
| dc.contributor.author | Миколайчик, Ярослав | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-10T10:47:09Z | |
| dc.date.available | 2024-04-10T10:47:09Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | В даній роботі було досліджено гібридизацію, а саме поєднання переваг, згорткових нейронних мереж з традиційними дескрипторами ознак SIFT та HOG. Для дескриптора HOG було запропоновано новий метод гібридизації зі згортковою нейронною мережею. Було запрограмовано дві згорткові мережі, різні за складністю, і для кожної утворено гібриди HOG та SIFT, після чого створені моделі протестували на двох наборах даних зображень і порівняли результати між собою. Під час експериментів гібрид SIFT показав найкращу точність в обох моделях, але був дуже повільним, особливо на більш складній архітектурі моделі. Гібрид HOG показав кращу точність у порівнянні зі звичайною моделлю у простішому варіанті архітектури, але призвів до погіршення результатів у більш складній архітектурі. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/28823 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.relation.organisation | НаУКМА | uk_UA |
| dc.status | first published | uk_UA |
| dc.subject | дескриптор ознак SIFT | uk_UA |
| dc.subject | HOG | uk_UA |
| dc.subject | методи гібридизації | uk_UA |
| dc.subject | оцінка варіантів моделей CNN та їх гібридів | uk_UA |
| dc.subject | магістерська робота | uk_UA |
| dc.title | Гібридизація згорткових нейронних мереж та традиційних дескрипторів ознак | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |