|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Классификация картин при помощи нейронных сетейкурсовая работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Половников В.С.
- Автор: Пикуль А.А.
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Филиал МГУ в г. Ташкент
- Год защиты: 2022
- Курс: 3
- Аннотация: В работе исследована точность классификации на датасете Best Artworks of all time, состоящем из 8118 изображений, принадлежащих кисти 49 художников. Для классификации применялась известная сеть Resnet50 и собственная легковесная сверточная нейронная сеть. Проведено обучение сетей и изучена проблема переобучения, преодолеть которую помогла аугментация изображений. Точность обучения нейронной сети собственной архитектуры составила 44.8%, что вряд ли годится для практического применения, но и Resnet50 смогла правильно классифицировать художников лишь в 59% случаев. Похоже, что база не совсем подходит для обучения нейронных сетей и её следует сбалансировать.
- Добавил в систему: Половников Владимир Сергеевич