title: Application of machine learning methods for semantic classification of road conditions
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ронжин Александр Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Румянцев Валентин Федорович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rumyantsev Valentin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Салищев Сергей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salishchev Sergei Igorevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:26:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:26:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040094
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13604
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Машинное обучение в наше время переживает новое рождение и постепенно входит во все отрасли человеческой деятельности, начиная с рекомендации рекламы, заканчивая управлением автоматическими заводами. В данной работе были рассмотрены методы машинного обучения для задачи семантической сегментации изображений дорожной сцены, был проведён сравнительный анализ нескольких "state of art" алгоритмов, таких как Segnet, Unet, Enet и выявлены ключевые особенности, приводящие один алгоритм к успеху по сравнению с остальными.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Machine learning in our time is experiencing a new birth and is gradually entering to all branches of human activity from advertising recommendations to the management of automatic factories. In this work, we considered machine learning methods for the task of semantic segmentation of images of the road scene, a comparative analysis of several "state of art" algorithms, such as Segnet, Unet, Enet was done and key features which lead one algorithm to success in comparison with other were identified.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: семантическая сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дорожные сцены
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: semantic segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: road scenes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of machine learning methods for semantic classification of road conditions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование методов машинного обучения для семантической классификации дорожной обстановки
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom_v2_0.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13604/1/diplom_v2_0.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,5 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Rumyancev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13604/2/reviewSV_Otzyv_Rumyancev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 210,98 kB
resources.filename: reviewSV_review_rumyancev_eng_signed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13604/3/reviewSV_review_rumyancev_eng_signed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,16 MB
resources.filename: reviewSV_review_rumyancev_eng_signed_v2.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13604/4/reviewSV_review_rumyancev_eng_signed_v2.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 491,08 kB
resources.filename: reviewSV_review_rumyancev_signed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13604/5/reviewSV_review_rumyancev_signed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,42 MB
resources.filename: reviewSV_stt08040_Ronzhin_Aleksandr_Leonidovich_(reviewer)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13604/6/reviewSV_stt08040_Ronzhin_Aleksandr_Leonidovich_%28reviewer%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,22 kB
resources.filename: reviewSV_stt08040_Ronzhin_Aleksandr_Leonidovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13604/7/reviewSV_stt08040_Ronzhin_Aleksandr_Leonidovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,93 kB
resources.filename: reviewSV_st007086_Salishhev_Sergej_Igorevich_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13604/8/reviewSV_st007086_Salishhev_Sergej_Igorevich_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,8 kB
resources.filename: reviewSV_st007086_Salishhev_Sergej_Igorevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13604/9/reviewSV_st007086_Salishhev_Sergej_Igorevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,12 kB