Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71793
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorДруки, Алексей Алексеевичru
dc.contributor.authorЛешин, Олег Дмитриевичru
dc.date.accessioned2022-06-16T10:47:07Z-
dc.date.available2022-06-16T10:47:07Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationЛешин О. Д. Семантическая сегментация облака точек на изображениях для задач дистанционного зондирования Земли : магистерская диссертация / О. Д. Лешин ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. А. А. Друки. — Томск, 2022.-
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/71793-
dc.description.abstractЦелью работы является реализация нейросетевой модели для семантической сегментации данных дистанционного зондирования Земли, представленных в виде облаков точек. В ходе работы была реализована нейросетевая модель основанная на модели DGCCN с использованием слоев дилатационной свертки. Численные эксперименты проводились на наборе Hessigheim 3D. В результате тестирования были получены приемлемые результаты по метрикам overall accuracy и F1. Было проведено сравнение с исходной моделью и моделью PоintNet, результат которого показал, что реализованная модель демонстрирует более высокие результаты.ru
dc.description.abstractThe aim of the work is to implement a neural network model for semantic segmentation of Earth remote sensing data presented in the form of point clouds. In the course of the work, a neural network model based on the DGCCN model was implemented using dilation convolution layers. Numerical experiments were carried out on the Hessigheim 3D dataset. As a result of testing, acceptable results were obtained for the overall accuracy and F1 metrics. A comparison was made with the original model and the PointNet model, the result of which showed that the implemented model demonstrates higher results.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.subjectсверточная нейронная сетьru
dc.subjectоблака точекru
dc.subjectдилатационная сверткаru
dc.subjectсемантическая сегментацияru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.subjectpoint cloudsen
dc.subjectdilated convolutionen
dc.subjectsemantic segmantationen
dc.subjectmachine learningen
dc.titleСемантическая сегментация облака точек на изображениях для задач дистанционного зондирования Землиru
dc.typeStudents work-
local.departmentНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР)::Отделение информационных технологий (ОИТ)-
local.institut7950-
local.localtypeСтуденческая работа-
dc.subject.oksvnk09.04.01-
local.thesis.levelМагистрru
local.thesis.disciplineИнформатика и вычислительная техника-
local.local-vkr-id1181346-
local.vkr-id49906-
local.stud-group8ВМ03-
local.lichnost-id174891-
local.thesis.level-id3-
local.tutor-lichnost-id4400-
dc.subject.udc004.932.1:528.8-
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU1369559.pdf2,35 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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