title: Preliminary processing of images
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Космачев Валентин Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Тимонин Николай Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Timonin Nikolai
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grishkin Valerii Mikhаilovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013583
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12277
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассмотрена задача семантической сегментации снимков, сделанных закрепленной на автомобиле камерой в процессе движения. Изображение необходимо сегментировать на основные объекты, встречающиеся во время движения автомобиля: машина, автобус, пешеход и т.д. В качестве модели для сегментации используются глубокие сверточные нейронные сети (ГСНС).   Предметом данного исследования является изучение и построение такой архитектуры, которая позволит получить результат с высокой точностью и не будет требовательна к большому количеству вычислительных мощностей в процессе обучения. Поэтому применяется метод тонкой настройки уже обученной сети, а именно адаптация модели DeepLabV3+ под текущую задачу.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work, the author presents the task of semantic segmentation of photos taken by camera fixed on the car during driving. The image needs to be segmented into the main objects encountered during driving, such as a car, a bus, a pedestrian, etc. The model for segmentation is based on deep convolutional neural network (DCNN).  The main subject of this research is the construction of such architecture that will give high accurate results and won't require large amount of computational resources for learning process. In this paper, the author applies fine-tune method of already trained network, namely the adaptation of the DeepLabV3+ model for the current task.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: семантическая сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolution neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: semantic segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DeepLabV3+
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Atrous Convolution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Preliminary processing of images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Предварительная обработка изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: text.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12277/1/text.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 11,01 MB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Timonin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12277/2/reviewSV_Recenziya_Timonin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 8,04 MB
resources.filename: reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12277/3/reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,99 kB