Title: Исследование применения нейронной сети DINOv2 с дообучением MLP-классификатора при решении задачи классификации стилей одежды
Authors: Ганеева М. Х.
Лезина И. В.
Муравьева М. В.
Keywords: классификация стилей одежды
нейронные сети
MLP-классификаторы
графики точности и ошибок
классификация изображений
нейронная сеть DINOv2
нейронные сети с дообучением MLP-классификатора
Issue Date: 2025
Citation: Ганеева, М. Х. Исследование применения нейронной сети DINOv2 с дообучением MLP-классификатора при решении задачи классификации стилей одежды : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / М. Х. Ганеева ; рук. работы И. В. Лезина ; нормоконтролер Е. В. Муравьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самаpа, 2025. - 1 файл (10,5 Мб). - Текст : электронный
Abstract: В выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система классификации стилей одежды. Целью данной работы является исследование применения нейронной сети DINOv2 с дообучением MLP-классификатора. В рамках работы проведен анализ предметной области и методов, применяемых в задаче классификации изображений. В разработанной автоматизированной системе реализована возможность выбора сети, а также параметров обучения перед началом эксперимента. Доступен выбор как сети DINOv2, так и DINOv2 с MLP в выходном слое. В результате обучения можно увидеть графики точности и ошибки, матрицу ошибок, процент верных распознаваний по каждому классу в исходном датасете. После обучения каждая сеть сохраняется и ее можно использовать для классификации стилей одежды по изображению, загруженному пользователем, на выходе будет получен стиль, который принадлежит этому изображению. Пользовательский интерфейс лаконичный, простой и интуитивно понятный, он позволяет оценить результаты работы программы, опираясь на графики т
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/45807
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.