Исследование задачи построения карты глубины изображения с помощью сверточной нейронной сети
Аннотация
Выпускная квалификационная работа 49 с., 9 рис., 4 табл., 35 источников.
Ключевые слова: компьютерное зрение, оценка глубины, карта глубины, сверточные нейронные сети, перенос обучения.
Объект исследования: алгоритмы оценки глубины изображения.
Предмет исследования: методы обучения и оптимизаций построения карты глубины из одного изображения.
Цель работы: оптимизация алгоритма построения карты глубины изображения на основе глубокой нейронной сети.
В процессе исследования проводились: сравнение базовых архитектур.
модели, анализ и визуализация полученных результатов, измерение
производительности различных архитектур, наблюдение за аномальными случаями в процессе обучения и эксплуатации модели.
В работе продемонстрирован алгоритм построения, обучения и
оптимизации сверточной нейронной сети для оценки глубины изображения.
Область практического применения: алгоритмы оценки глубины
изображения используются в следующих сферах: беспилотное управление транспортными средствами, 3D реконструкция сцены, AR/VR, навигационные системы, медицина, анимация.
Ключевые слова: компьютерное зрение, оценка глубины, карта глубины, сверточные нейронные сети, перенос обучения.
Объект исследования: алгоритмы оценки глубины изображения.
Предмет исследования: методы обучения и оптимизаций построения карты глубины из одного изображения.
Цель работы: оптимизация алгоритма построения карты глубины изображения на основе глубокой нейронной сети.
В процессе исследования проводились: сравнение базовых архитектур.
модели, анализ и визуализация полученных результатов, измерение
производительности различных архитектур, наблюдение за аномальными случаями в процессе обучения и эксплуатации модели.
В работе продемонстрирован алгоритм построения, обучения и
оптимизации сверточной нейронной сети для оценки глубины изображения.
Область практического применения: алгоритмы оценки глубины
изображения используются в следующих сферах: беспилотное управление транспортными средствами, 3D реконструкция сцены, AR/VR, навигационные системы, медицина, анимация.