Исследование сверточных нейронных сетей на задаче обнаружения объектов на изображениях космической стыковки презентация
Содержание
- 2. Общая схема системы /18
- 3. Постановка задачи обнаружения объектов /18
- 4. Примеры различных искажений /18
- 5. Алгоритм обнаружения объектов /18
- 6. Постановка задачи Подготовить обучающий и тестовый наборы данных Выбрать нейросетевые системы обнаружения объектов Преобразовать обучающий и
- 7. Выбранные системы Faster R-CNN: Предположения о положении объектов генерируются специальной сетью, вся система работает на GPU,
- 8. Постановка задачи обучения нейронной сети /18
- 9. Описание набора данных: примеры вида различных узлов /18 Узел 1 Узел 2 Узел 3 Узел 4
- 10. Описание набора данных: вид второго узла с разного расстояния /18
- 11. Описание набора данных: количество изображений примеров /18
- 12. Задача сравнения результатов (1/2) /18
- 13. Задача сравнения результатов(2/2) /18
- 14. Сравнение результатов /18
- 15. Сравнение качества работы архитектур /18 mAP, Mean Average Precision – обобщенная метрика из соревнования Pascal VOC,
- 16. Влияние предобработки изображений /18 Ф1 – нет фильтра Ф2 – повышение контрастности Ф3 – выравнивание гистограммы
- 17. Заключение Собраны обучающий и тестовый наборы данных Выполнено тестирование нескольких сетей и каскадного детектора на одном
- 19. Скачать презентацию