| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Intelektuālas robotizētas sistēmas |
| Nosaukums |
Deformējamo konvolūciju modifikāciju salīdzinājums objektu atpazīšanas uzdevumā |
| Nosaukums angļu valodā |
Comparison of Modifications to Deformable Convolutions in Object Detection Task |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Ēvalds Urtāns |
| Recenzents |
Dmitrijs Bļizņuks |
| Anotācija |
Pēdējo 10 gadu laikā metodes, kas balstītas dziļajā mašīnmācīšanā, ir ieguvušas ļoti labus rezultātus dažādos datorredzes uzdevumos. Piemēram objektu atpazīšanas uzdevumā, kam ir neskaitāmi praktiski pielietojumi, konvolūcijas neironu tīkli uzrāda pārāku sniegumu. Šajā darbā tika aplūkotas deformējamās konvolūcijas, lai dziļāk izprastu to darbību un veiktu uzlabojumus. Galvenie pētījuma ieguldījumi ir sekojoši. Veikta sistemātiska literatūras analīze un tās kvantitatīvs un kvalitatīvs salīdzinājums, kurā tika apskatīti pētījumi, kas piedāvā jaunus dziļās mašīnmācīšanās mehānismus vai arhitektūras. Izveidota bieži izmantotās \textit{ImageNet} datu kopas apakškopa \textit{Small-ImageNet} ar ko var ātrāk veikts attēlu klasifikācijas eksperimentus. Veikti vairāki ablācijas pētījumi par deformējamo konvolūciju izmantošanu iekš \textit{ResNet} arhitektūras. Arhitektūra, kas izmanto konvolūciju pirmajā slānī un deformējamās konvolūcijas pēdējos trīs iegūst visaugstākos rezultātus uzstādot 55.34\% uz \textit{Small-ImageNet} validācijas kopas. Izveidots un salīdzināts jauns mehānisms \textit{LightDCN}, kas iedvesmojas no deformējamām konvolūcijām un samazina modeļa parametru par 6\% skaitu saglabājot tā veiktspēju. Atvērtais pirmkods ir pieejams \href{https://github.com/march-o/deform-conv}{https://github.com/march-o/deform-conv}. |
| Atslēgas vārdi |
Mašīnmācīšanās, dziļie neironu tīkli, konvolūcijas neironu tīkli, datorredze, deformējamās konvolūcijas, uzmanības mehānisms, objektu atpazīšana, attēlu klasifikācija |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Machine learning, deep neural networks, convolution neural networks, computer vision, deformable convolutions, attention mechanism, object recognition, image classification |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2024 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
28.05.2024 23:54:22 |
