Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/60919
Название: Система анализа геологических карт с помощью инструментов компьютерного зрения и машинного обучения
Авторы: Чугунов, Роман Анварович
Научный руководитель: Аксёнов, Сергей Владимирович
Ключевые слова: компьютерное зрение; машинное обучение; глубокое обучение; сегментация изображений; детекция объектов; computer vision; machine learning; deep learning; image segmentation; object detection
Дата публикации: 2020
Библиографическое описание: Чугунов Р. А. Система анализа геологических карт с помощью инструментов компьютерного зрения и машинного обучения : магистерская диссертация / Р. А. Чугунов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. С. В. Аксёнов. — Томск, 2020.
Аннотация: Несколько областей компьютерного зрения было исследовано в данной работе для того, чтобы разработать два модуля системы анализа структурных геологических карт – модуль анализа изображений и модуль исправления результатов анализа. Ряд различных современных методов машинного и глубокого обучения был применен на практике. Все подходы были оценены на синтетической выборке. На тестовой выборке были рассчитаны метрики mAP, IOU, F1 score.
Several areas of computer vision were researched in order to develop two modules of a structural maps analysis system – image analysis and results correction modules. Multiple modern machine learning and deep learning methods were applied in this master’s thesis, such as. Different approaches were tested in the development process. All of them were validated on synthetic data. Three evaluation metrics (mAP, IOU, F1 score) were calculated during validation.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/60919
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU929825.pdf4,1 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.