Search results for "Konvolūciju Neironu tīkli"
showing 4 items of 4 documents
YOLO pieeja cilvēku kustību klasificēšanai
2021
Cilvēku aktivitātes klasificēšana ar viedierīču palīdzību ir noderīga gan medicīnas pielietojumiem, gan sporta pielietojumiem, un citiem. Piemēram, pateicoties tai ir iespējams atpazīt lietotāja kritienu un savlaicīgi izsaukt palīdzību. Šajā darbā ir apskatīts kā tiek veikta cilvēku kustību atpazīšana un sportisko aktivitāšu atkārtojumu skaitīšana ar viedtālruņiem. Darba praktiskajā daļā ir ievākti kustību dati no vairākiem cilvēkiem veicot pietupienus. Šie dati izmantoti, lai izveidotu dziļo neironu tīklu modeli, kurš spēj atpazīt pietupienus, kā arī saskaitīt to atkārtojumu skaitu. Darbā tiek piedāvāts izmantot konvolūciju līmeņus un idejas no YOLO dziļo neironu tīkla, kuru izmanto objekt…
Maskēšanas rakstu noteikšana attēlos
2020
Pēdējo gadu laikā stipra uzmanība tiek veltīta datorredzei un tās pielietojumiem, lai risinātu gan globālas, gan lokālas problēmas pasaulē. Datorredzi pielieto gan sejas atpazīšanai tālruņos, auto numura zīmju nolasīšanā, gan arī, piemēram, satelītattēlu apstrādei. Bakalaura darbā tiek apskatīti literatūras avoti gan par ierastiem neironu tīkliem, gan konvolūciju neironu tīkliem, uz kuriem tiek balstīta datorredze, apskatīta neironu tīklu attīstība, salīdzināti dažādi populārākie konvolūciju neironu tīklu veidi. Bakalaura darbā veikta arī praktiskā daļa ar konvolūciju neironu tīkla izstrādi, datu kopas izstrādi ar Latvijas Armijas publiski pieejamajiem attēliem, un konvolūciju tīkla darbinā…
Attēlu aprakstīšana ar konvolūciju un rekurentajiem neironu tīkliem
2017
Automātiskā attēlu aprakstīšana ir fundamentāla mākslīgās inteliģences problēma, ku- ra apvieno kompjūter-redzes un naturālās valodas apstrādes algoritmus. Šajā darbā tiks apskatīta šī nozare, pielietots apbalvojumus izcīnījis modelis un pētītas šī modeļa variāci- jas. Attēlus aprakstošais modelis ir mākslīgais neironu tīkls, kurš sevī apvieno konvolūciju un rekurento neironu tīklu arhitektūras. Darbā vispirms abas arhitektūras ir apskatītas atsevišķi, kā arī teorija, uz kuru balstās modelis. Apskatītais modelis un tā variācijas tiek salīdzinātas, izmantojot klasiskos mašīnmācīšanās rādītājus un mašīntulkošanā izman- totas metrikas. Pēc dažiem rādītājiem oriģinālā modeļa uzlabojumi izrādījā…
Ceļa seguma iezīmju noteikšana, izmantojot mašīnmācīšanos
2018
Pēdējos gados pastiprināta uzmanība tiek pievērsta datorredzes problēmām un konvolūciju neironu tīklu lomai problēmu risinājumos. Darba teorētiskajā daļā vispārīgi tiek apskatīta mākslīgo neironu uzbūve un vēsture, kā arī konvolūciju neironu tīklu uzbūve un jaunākie konvolūciju neironu tīklu modeļi, t.s. “reģionu” bāzētie: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN un “viena šāviena detektora” bāzētie: SSD un YOLO. Darbā tiek pētītas ceļu seguma iezīmes un to izmantošana neironu tīklu apmācīšanā, kā arī tiek sniegts neliels ieskats mašīnmācīšanās ietvaru izvēlē. Tiek apskatīti arī citi pētījumi, kas ir saistīti ar šo tēmu un alternatīvu risinājumu izveidi. Darba nobeigumā tiek aprakstīti s…