title: Machine learning algorithms for 3D object reconstruction problem
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котина Елена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kotina Elena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гладышев Тимофей Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gladysev Timofej Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 051995
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32284
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа представляет рассмотрение задачи реконструкции объемных объектов из одинарных изображений. Приводится теория, необходимая для понимания проблемы. Описывается один из эталонных наборов данных — Pix3D. Затем формально ставится задача с описанием формата входных и выходных данных. В качестве практической реализации решения задачи берется MarrNet — архитектура, разработанная учеными Массачусетского технологического института в 2018 году — являющаяся лучшим решением задач этого класса. Описывается идея, которая лежит в основе архитектуры, сама архитектура, парадигма обучения и результаты реализации. Приводится пример реконструкции объекта.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work presents a consideration of the problem of reconstruction of volumetric objects from single images. The theory is given, which is necessary for understanding the problem. One of the reference datasets, Pix3D, is described. Then a problem is formally posed with a description of the format of the input and output data. As a practical implementation of the solution to the problem, MarrNet ​​is taken - an architecture developed by scientists at the Massachusetts Institute of Technology in 2018 - which is the best solution to problems in this class. The idea behind the architecture, the architecture itself, the learning paradigm and the results of implementation are described. An example of object reconstruction is given.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прикладная математика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: программирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: реконструкция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: applied mathematics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: programming
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reconstruction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Machine learning algorithms for 3D object reconstruction problem
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Алгоритмы машинного обучения в задаче реконструкции трехмерных объектов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32284/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 569,23 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Gladysev__2_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32284/2/reviewSV_otzyv_Gladysev__2_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 616,73 kB