|
Bakalavr bitiruv ishi
|
| bet | 16/24 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi RaximovInstance Segmentation
Instance segmentation, har bir ob'ekt uchun alohida segmentatsiya qiladi, bu esa har bir ob'ektning aniq chegaralarini aniqlash imkonini beradi. Mask R-CNN bu usulning yaxshi misolidir.
Bu texnologiyalar tasvirlarni aniqlashda turli sohalarda, masalan, avtonom transport vositalari, tibbiy tasvir qayta ishlash, xavfsizlik tizimlari va boshqalarda qo'llaniladi. Ular tasvirlardan muhim ma'lumotlarni ajratib olish va bu ma'lumotlarni turli maqsadlarda ishlatish imkonini beradi.
Neyron tarmoqlaridan foydalanib tasvirlarni aniqlash usullarining keng tarqalishi so'nggi yillarda juda ko'p e'tibor tortdi. Bu texnologiyalar o'zining yuqori samaradorligi va qo'llanish doirasining kengligi bilan ajralib turadi. Quyida ushbu texnologiyalarning asosiy afzalliklari va kamchiliklari, shuningdek kelajakdagi ehtimoliy rivojlanish yo'nalishlari haqida batafsil ma'lumot beriladi.
Afzalliklari
Yuqori Aniqlilik: Zamonaviy neyron tarmoqlari, ayniqsa chuqur o'rganishga asoslangan modellar (masalan, CNN, YOLO, SSD) juda yuqori aniqlilik ko'rsatkichlariga ega, bu esa ularni turli sohalarda ishonchli qiladi.
Real Vaqt Rejimida Ishlash Qobiliyati: Ba'zi modellar, masalan YOLO va SSD, juda tez ishlaydi, bu esa ularni real vaqt rejimida, masalan, videokuzatuv tizimlari yoki avtonom transport vositalarida foydalanish imkonini beradi.
Qo'llanish Doirasi: Neyron tarmoqlari nafaqat odamlar yoki ob'ektlarni tanib olishda, balki tibbiy tasvirlarni tahlil qilish, zavodlardagi sifat nazorati, yuz ifodalarini aniqlash kabi ko'plab sohalarda qo'llaniladi.
Moslashuvchanlik: Neyron tarmoqlari turli xil muhit va vaziyatlarga moslasha oladi, bu esa ularni yangi muammolarga moslashishda juda qulay qiladi.
Kamchiliklari
Resurs Talablari: Chuqur neyron tarmoqlarini o'qitish va ishlatish uchun katta hisoblash quvvati talab etiladi, bu esa ularni ba'zi bir foydalanuvchilar va tashkilotlar uchun qimmat va amalga oshirish qiyin bo'lishiga olib keladi.
Ma'lumotlarning Xilma-Xilligi: Modelni to'g'ri o'qitish uchun juda ko'p va xilma-xil ma'lumotlar kerak bo'ladi. Agar o'qitish ma'lumotlari cheklangan yoki bir tomonlama bo'lsa, model umumlashtirishda yomon ishlashi mumkin.
"Black Box" Muammosi: Neyron tarmoqlari qaror qabul qilish jarayonini tushunish qiyin bo'lgan "qora quti" sifatida ko'riladi, bu esa ularning qarorlarini tushunish va tasdiqlashni qiyinlashtiradi.
Maxfiylik va Xavfsizlik: Tasvirlarni qayta ishlashda shaxsiy ma'lumotlarni to'plash va saqlash maxfiylikka tahdid solishi mumkin. Shuningdek, modelga qilingan hujumlar natijasida noto'g'ri ma'lumotlar chiqarilishi mumkin.
|
| |
