Побудова семантичної моделі зображення з використанням машинного навчання на базі згорткових нейронних мереж

• Дата: 2020
• Автори: Андон, П.І., Глибовець, А.М., Куриляк В.В.
• Формат: Стаття
• Мова: Ukrainian
• Опубліковано: Інститут програмних систем НАН України 2020
• Назва видання: Проблеми програмування
• Теми: Методи машинного навчання
• Онлайн доступ: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/180481
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Побудова семантичної моделі зображення з використанням машинного навчання на базі згорткових нейронних мереж / П.І. Андон, А.М. Глибовець, В.В. Куриляк // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 352-361. — Бібліогр.: 16 назв. — укр.

У роботі описано основні напрямки досліджень у сфері побудови моделей автоматизації комп’ютерного розпізнавання сутності цифрового зображення. Введено поняття семантичної моделі зображення та описано реалізацію моделі машинного навчання для вирішення задачі автоматичної побудови такої моделі для вхідного зображення. Семантична модель складається зі списку об’єктів, які показано на зображенні, та їх зв’язків. Розроблена модель була порівняна з іншими рішеннями для цієї самої проблеми і показала кращі результати в усіх, за винятком одного, випадків. Ефективність роботи моделі обґрунтована використанням останніх досягнень машинного навчання, зокрема ЗНМ, TL, моделей Faster R-CNN i VGG16. Значна частина зв’язків представлених на зображенні є просторовими зв’язками, таким чином, для кращої роботи моделі, потрібно використовувати цей факт у її проектуванні, що і було зроблено.