Формирование набора данных для обучения нейронной сети на основе трехмерных моделей транспортных средств
Аннотация
Жбанкова Анна Викторовна, "Формирование набора данных для обучения нейронной сети на основе трехмерных моделей транспортных средств"{}, выпускная квалификационная работа бакалавра: 48 страниц, 28 рисунков, 23 использованных источника, 1 программный псевдокод.
Ключевые слова: ГЕНЕРАЦИЯ ДАТАСЕТА, СИНТЕТИЧЕСКИЙ ДАТАСЕТ, АННОТАЦИИ, 3D-МОДЕЛИ, ДЕТЕКЦИЯ, СЕГМЕНТАЦИЯ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ОРИЕНТАЦИЯ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, BLENDER, КЛАСТЕР, ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ.
Целью работы является генерация синтетического датасета на основе 3D-моделей объектов с помощью Blender~\cite{blender} -- профессионального программного обеспечения для создания трёхмерной компьютерной графики.
В основной части приведен обзор программного обеспечения для создания трехмерной графики, а также основных задач компьютерного зрения, которые могут быть решены с помощью нейронной сети, обученной на синтетическом датасете. Выбраны трехмерные модели объектов, на основе которых был сгенерирован датасет. Описана реализация метода генерации датасета с использованием современных библиотек и языка программирования Python~\cite{python}. Для каждого сгенерированного изображения были сформированы аннотации, содержащие необходимую для обучения нейронной сети информацию. Процесс генерации был произведен с помощью распределённого выполнения параллельных программ на кластере с несколькими графическими процессорами.
По результатам работы был сгенерирован датасет, основанный на 3D-моделях объектов, который может быть использован для обучения нейронной сети для задач детекции, объектной сегментации и определения пространственной ориентации объектов. Актуальность работы заключается в разработке метода создания высоко репрезентированного датасета, требующего минимальных затрат времени, денег и труда.
Ключевые слова: ГЕНЕРАЦИЯ ДАТАСЕТА, СИНТЕТИЧЕСКИЙ ДАТАСЕТ, АННОТАЦИИ, 3D-МОДЕЛИ, ДЕТЕКЦИЯ, СЕГМЕНТАЦИЯ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ОРИЕНТАЦИЯ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, BLENDER, КЛАСТЕР, ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ.
Целью работы является генерация синтетического датасета на основе 3D-моделей объектов с помощью Blender~\cite{blender} -- профессионального программного обеспечения для создания трёхмерной компьютерной графики.
В основной части приведен обзор программного обеспечения для создания трехмерной графики, а также основных задач компьютерного зрения, которые могут быть решены с помощью нейронной сети, обученной на синтетическом датасете. Выбраны трехмерные модели объектов, на основе которых был сгенерирован датасет. Описана реализация метода генерации датасета с использованием современных библиотек и языка программирования Python~\cite{python}. Для каждого сгенерированного изображения были сформированы аннотации, содержащие необходимую для обучения нейронной сети информацию. Процесс генерации был произведен с помощью распределённого выполнения параллельных программ на кластере с несколькими графическими процессорами.
По результатам работы был сгенерирован датасет, основанный на 3D-моделях объектов, который может быть использован для обучения нейронной сети для задач детекции, объектной сегментации и определения пространственной ориентации объектов. Актуальность работы заключается в разработке метода создания высоко репрезентированного датасета, требующего минимальных затрат времени, денег и труда.