Підвищення ефективності нейронних мереж за допомогою синтетичних даних

Abstract

Здобувачем магістерського кваліфікаційного ступеню є Бєлан Владислав Юрійович, студент групи КНСШ-21. Темою магістерської кваліфікаційної роботи є «Підвищення ефективності нейронних мереж за допомогою синтетичних даних». Робота написана на 73 сторінки, включає 8 таблиць, 35 рисунків, 1 додаток та 39 джерел. Метою кваліфікаційної роботи є підвищити точність та якість технології розпізнавання об’єктів, що використовується в програмно-апаратному продукті, що був розроблений в межах бакалаврської кваліфікаційної роботи [1]; знайти способи й приклади покращення показників нейронних мереж; застосувати зміни, що підвищили показники метрик оцінювання роботи нейронних мереж в програмно-апаратному продукті. Об’єктом дослідження магістерської кваліфікаційної роботи є нейромережеві технології пошуку об’єктів уваги на зображенні. Предметом дослідження виступає створення продукту для генерації синтетичного набору даних для задачі класифікації об'єктів на зображенні. The applicant for the master's degree is Vladyslav Yuriiovych Bielan, a student of the group KNSH-21. The topic of the master's qualification work is "Improving the perfomance of neural networks using synthetic data". The work is written on 73 pages, includes 8 tables, 35 figures, 1 appendix and 39 sources. The purpose of the qualification work is to improve the accuracy and quality of the object recognition technology used in the software and hardware product that was developed as part of the bachelor's qualification work [1]; to find ways of improving the performance of neural networks; to apply changes that have improved the metrics for evaluating the performance of neural networks in the software and hardware product. The object of study of the master's qualification work is neural network technologies for finding objects of attention in the image. While the subject of research is the creation of a product for generating a synthetic data set for the task of classifying objects in the image.