title: Estimation of the 3D scene from the image set
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Пономарев Владимир Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ponomarev Vladimir Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Алиев Фарамоз Серверович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Aliev Faramoz Serverovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Веремей Евгений Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Veremej Evgenij Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054682
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26486
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследуется задача трехмерной реконструкции сцены по набору изображений. Эта задача стала востребованной в связи с необходимостью наполнения систем виртуальной реальности данными из реальных сцен.  Для её решения рассматриваются две отдельные задачи: семантическая сегментация изображения и построение карты глубин. Далее предлагается модернизировать капсульную нейронную сеть SegCaps, предназначенную для сегментации изображений, под задачу построение карт глубин. 
  Капсульные нейронные сети, в отличие от сверточных нейронных сетей, учитывают пространственную иерархию между простыми и сложными объектами, что увеличивает точность их работы. К тому же особенности архитектуры снижают ошибку распознавания объекта в другом ракурсе на 45%. Все это делает капсульные нейронные сети более точными в задачах распознавания и предсказания.
  В результате проделанной работы модернизирована модель капсульной нейронной сети SegCaps для предсказания карт глубин. Были проведены тесты и сравнения с другими известными моделями, основанными на сверточных нейронных сетях.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we study the problem of three-dimensional reconstruction of a scene using a set of images. This task has become popular due to the need to fill virtual reality systems with data from real scenes. To solve it, two separate tasks are considered: semantic image segmentation and depth mapping. It is further proposed to upgrade the SegCaps capsule neural network, designed for image segmentation, for the task of constructing depth maps.
  Capsular neural networks, unlike convolutional neural networks, take into account the spatial hierarchy between simple and complex objects, which increases the accuracy of their work. Besides, architectural features reduce the recognition error of an object from another angle by 45%. All this makes capsular neural networks more accurate in recognition and prediction tasks.
  As a result of the work done, the model of the capsule neural network SegCaps was updated to predict depth maps. Tests and comparisons were made with other well-known models based on convolutional neural networks.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: трехмерная реконструкция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: семантическая сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: карта глубин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: капсульная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: 3D reconstruction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: semantic segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: depth map
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: capsule neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Estimation of the 3D scene from the image set
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Восстановление трехмерной сцены по набору изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26486/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,79 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Aliev.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26486/2/reviewSV_Otzyv_Aliev.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 47 kB