|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ФИЦ ПХФ и МХ РАН |
||
Сравнительный анализ нейросетевых архитектур в задаче поиска изображенийкурсовая работа (Магистр)
- Научный руководитель: Дьяконов А.Г.
- Автор: Федоров И.С.
- Тип: Магистр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Кафедра математических методов прогнозирования
- Год защиты: 2022
- Курс: 5
- Аннотация: В работе представлено сравнение концептуально разных архитектур нейросетей применительно к задаче поиска изображений с помощью обучения метрики: сверточные сети, трансформеры, полносвязные сети. Для тестирования использовались наборы данных CUB-200 (2011), Stanford Online Product, In-Shop. В качестве функции потерь использовался классический Triplet Loss. В результате экспериментов было установлено, что наилучшие результаты показывают сети, основанные на архитектуре трансформера. При этом с точки зрения баланса точности и скорости работы лучшие результаты показал Swin Transformer.
- Добавил в систему: Дьяконов Александр Геннадьевич