Тренування моделi детекцiї об’єктiв на частково розмiчених зображеннях

dc.contributor.advisorШвай, Надіяuk_UA
dc.contributor.authorШакiров, Артемuk_UA
dc.date.accessioned2025-09-03T14:06:03Z
dc.date.available2025-09-03T14:06:03Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractЦя квалiфiкацiйна робота присвячена розробцi ефективної модифiкованої процедури навчання алгоритму YOLO на частково розмiчених зображеннях. У роботi було розглянуто теоретичнi аспекти тренування моделей детекцiї об’єктiв на неповнiй розмiтцi та експериментально перевiрено запропонованi пiдходи. В першому роздiлi проаналiзовано основи машинного навчання в областi задач виявлення об’єктiв та комп’ютерного зору. Другий роздiл присвячено детальному аналiзу архiтектури, механiзму прогнозування, функцiї втрат та модифiкацiй алгоритму YOLO. У третьому роздiлi розглянуто методи навчання на даних з частковою розмiткою. Четвертий роздiл мiстить запропонованi модифiкованi пiдходи для тренування алгоритму YOLO на частково розмiчених даних. У п’ятому роздiлi представлено результати серiї експериментiв, проведених iз використанням модифiкованої процедури навчання, та оцiнено їх ефективнiсть.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/36413
dc.language.isoukuk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectмодифiковані процедури навчанняuk_UA
dc.subjectалгоритм YOLOuk_UA
dc.subjectчастково розмiчені зображенняuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectбакалаврська роботаuk_UA
dc.titleТренування моделi детекцiї об’єктiв на частково розмiчених зображенняхuk_UA
dc.title.alternativeObject detector training with partially labeled imagesen_US
dc.typeOtheruk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Shakirov_Bakalavrska_robota.pdf
Size:
629.77 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Shakirov_Bakalavrska_robota_1.pdf
Size:
359.87 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: