title: Developing training methods for artificial neural networks for computer vision tasks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Фуртат Игорь Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Furtat Igor Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Волошина Анастасия Ивановна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Volosina Anastasia Ivanovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ананьевский Михаил Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ananevskij Mihail Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063886
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32492
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассмотрено влияние предварительной обработки данных на точность распознавания изображений в задачах компьютерного зрения, а именно рассмотрено обеливание данных и его реализация методом анализа главных компонент (PCA) и методом анализа нулевых компонент (ZCA). Реализованы модели двух архитектур свёрточной нейронной сети на языке Python. В качестве данных использован классических набор рукописных цифр MNIST. Проведён сравнительный анализ точности при обучении и точности на тестовых данных построенных моделей СНС на исходных и обеленных, а также случайно преобразованных данных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work presents the influence of data preprocessing on image recognition accuracy in computer vision problems, specifically data whitening and its implementation by the method of principal component analysis (PCA) and the method of zero phase component analysis (ZCA). Models of two convolutional neural network architectures are implemented in Python. The standard set of handwritten digits MNIST is used as data. A comparative analysis of the accuracy in training and the accuracy on test data of the constructed CNN models on the original and whitened and randomly transformed data is realized.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предварительная обработка данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обеливание
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: декорреляция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PCA-обеливание
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ZCA-обеливание
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свёрточная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: preprocessing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: whitening
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decorrelation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PCA-whitening
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ZCA-whitening
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Developing training methods for artificial neural networks for computer vision tasks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Развитие методов обучения искусственных нейронных сетей для задач компьютерного зрения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_A.I._Volosina_2021.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32492/1/VKR_A.I._Volosina_2021.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 806,16 kB
resources.filename: reviewSV_review_s.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32492/2/reviewSV_review_s.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 49,62 kB