title: Metric learning for cars by set of images using convolutional neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Голядкин Максим Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Goladkin Maksim Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Малинин Константин Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Malinin Konstantin Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047558
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25889
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная выпускная квалификационная работа посвящена изучению способности свёрточных нейронных сетей решать задачу верификации автомобилей по наборам изображений. Для этого используются архитектуры, решающие задачи детектирования и сегментации, а также архитектура, позволяющая задать метрику на множестве наборов изображений.
  В первой главе содержатся теоретические сведения о нейронных сетях, определения и алгоритмы, способствующие пониманию данной работы; во второй главе предлагаются различные архитектуры для решения поставленной задачи и описываются имеющиеся данные; в третьей главе описывается способ обучения этих архитектур и результаты этого обучения.
  Анализ результатов доказывает способность свёрточных нейронных сетей выполнять предложенную задачу на имеющемся наборе данных и помогает выбрать оптимальную архитектуру.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis deals with study of the ability of convolutional neural networks to solve the problem of cars verification by image sets. For this purpose, neural nets are used that solve the tasks of object detection and instance segmentation, as well as the architecture for distance metric learning.
  The first chapter contains theoretical information about neural networks, definitions and algorithms that help to understand this work; the second chapter offers different architectures for this task and describes the available data; the third chapter describes the way of training these architectures and the results of this training.
  The analysis of the results proves the ability of the convolution neural networks to perform the proposed task on the available dataset and helps to choose the optimal architecture.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свёрточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детектирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: верификация автомобилей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: object detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: instance segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: set-based vehicle verification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: metric learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Metric learning for cars by set of images using convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Определение меры близости для автомобилей по наборам изображений с помощью свёрточных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25889/1/vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,2 MB
resources.filename: reviewSV_2019m.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25889/2/reviewSV_2019m.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,5 MB