|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Оптимизация метода автоматической сегментации изображенийкурсовая работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Китов В.В.
- Автор: Пономарева Любовь Игоревна
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Кафедра математических методов прогнозирования
- Год защиты: 2018
- Курс: 3
- Аннотация: Задача семантической сегментации изображения заключается в разбиении его представления на области - группы пикселей, соответствующие определенному типу объекта. В отличие от задач детекции или классификации, от алгоритма требуется не только присвоить объекту правильный класс, но и корректно выделить его точ- ную форму на изображении. Подобная задача неоднократно возникает при анализе медицинских снимков, составлении плана/карты местности, выявлении структуры изображения для последующей работы с ним (повышение качества, удаление фона, исследования в компьютерном зрении и т.д.). Большинство современных подходов для решения задачи семантической сегментации изображений основаны на глубин- ном обучении. Одним из важнейших методов является использование полностью сверточных нейронных сетей, которые способны эффективно и точно решать поставленную задачу. В данной работе экспериментально подбираются параметры конфигурации наиболее эффективной сети, для сегментации на датасете MIT ADE20K.
- Добавил в систему: Китов Виктор Владимирович