graph attention network (gat) 3d modellashtirish

DOCX 8 стр. 31,8 КБ Бесплатная загрузка

8 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 31,8 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 8

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 8

mavzu: "gat da 3 d modellashtirish va uning qoʻllanilishi. " toshkent irrigatsiya va qishloq xoʻjaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti milliy tadqiqotlar universiteti yer resurslari va kadastr fakulteti yerni masofadan zondlashda innovatsion texnologiyalar yoʻnalishi 212-guruh talabasi choriyev shaxzod aloqa uchun : +998908226265 sh901121413@gmail.com annotatsiya: ushbu maqolada graph attention network (gat) modellarining 3d modellashtirishdagi qoʻllanilish imkoniyatlari tahlil qilinadi. gat — graf tuzilmalardagi ma’lumotlar bilan ishlashda e’tibor (attention) mexanizmidan foydalanuvchi neyron tarmoq arxitekturasi bo‘lib, u 3d obyektlarning strukturaviy xususiyatlarini aniqlash va qayta tiklashda muhim rol o‘ynaydi. maqolada gat modelining 3d modellashtirishdagi afzalliklari, amaliy qo‘llanilish sohalari (jumladan, tibbiyot, muhandislik va kompyuter grafikasi) hamda eksperimentlar asosidagi natijalar yoritilgan. tadqiqot natijalari gat asosidagi yondashuvlar 3d shakllarni yanada aniq va samarali modellashtirishga imkon berishini ko‘rsatadi. kalit so‘zlar: graph attention network, gat, 3d modellashtirish, chuqur o‘rganish, graf neyron tarmoqlari, e’tibor mexanizmi, kompyuter grafikasi, fazoviy analiz, rekonstruksiya, sun’iy intellekt. аннотация: в данной статье рассматриваются возможности применения моделей graph attention network …

2 / 8

d-моделирование, глубокое обучение, графовые нейронные сети, механизм внимания, компьютерная графика, пространственный анализ, реконструкция, искусственный интеллект. abstract: this article explores the application possibilities of graph attention network (gat) models in 3d modeling tasks. gat is a neural network architecture that utilizes the attention mechanism to process data represented as graphs, making it effective for identifying and reconstructing the structural features of 3d objects. the paper analyzes the advantages of gat in 3d modeling, its practical applications (including in medicine, engineering, and computer graphics), and presents experimental results. the findings demonstrate that gat-based approaches enable more accurate and efficient 3d modeling. keywords: graph attention network, gat, 3d modeling, deep learning, graph neural networks, attention mechanism, computer graphics, spatial analysis, reconstruction, artificial intelligence. kirish so‘nggi yillarda sun’iy intellekt va chuqur o‘rganish (deep learning) sohalaridagi rivojlanishlar turli sohalarda, jumladan, 3d modellashtirishda ham inqilobiy yondashuvlarni yuzaga keltirmoqda. an’anaviy 3d modellashtirish usullari, odatda, ko‘p vaqt va …

3 / 8

gat modelining 3d modellashtirishdagi nazariy asoslari, amaliy qo‘llanilish yo‘nalishlari hamda eksperimentlar orqali erishilgan natijalari tahlil qilinadi. shuningdek, gat modelining boshqa 3d ishlov berish metodlariga nisbatan afzalliklari va kamchiliklari ham muhokama qilinadi. asosiy qism urbanizatsiya jarayonlarini gat yordamida tahlil qilish, muammolar va yechimlar 1. gat arxitekturasi va 3d modellashtirishga moslashuvi graph attention network (gat) — bu graf tuzilmasidagi ma’lumotlar bilan ishlovchi chuqur o‘rganish modeli bo‘lib, u e’tibor (attention) mexanizmi orqali har bir tugun (node) uchun qo‘shni tugunlarning ahamiyatini dinamik ravishda baholaydi. bu yondashuv 3d modellashtirishda ayniqsa foydalidir, chunki 3d obyektlar ko‘pincha nuqta bulutlari, uchburchakli to‘rlar yoki sirtlar shaklida graf sifatida ifodalanadi. gat modelining asosiy afzalliklari quyidagilardan iborat: fazoviy bog‘liqlikni hisobga olish: har bir tugun o‘z qo‘shnilari bilan bo‘lgan aloqalarni e’tibor mexanizmi orqali baholaydi, bu esa 3d obyektlarning strukturaviy xususiyatlarini aniqlashda muhim rol o‘ynaydi. moslashuvchanlik: model turli shakl va topologiyalarga moslasha oladi, bu esa uni turli xil 3d modellashtirish vazifalarida qo‘llash imkonini …

4 / 8

rini aniqlash va rekonstruksiya qilishda yuqori aniqlikka erishadi . 2.3. ar/vr tizimlari gat modellaridan foydalanib, real muhitni raqamli formatda modellashtirishda aniq va optimallashtirilgan 3d rekonstruksiya amalga oshiriladi. bu, ayniqsa, ar/vr tizimlarida muhim ahamiyatga ega. 3. eksperimentlar va natijalar gat modellarining samaradorligini baholash uchun bir nechta eksperimentlar o‘tkazilgan. quyida ba’zi eksperiment natijalari keltirilgan: 3.1. modelnet40 datasetida obyekt klassifikatsiyasi dganet modeli, gat arxitekturasiga asoslangan bo‘lib, modelnet40 datasetida 3d obyektlarni klassifikatsiya qilishda yuqori aniqlikka erishgan. eksperimentlar davomida modelning umumiy aniqligi (oa) va har bir sinf bo‘yicha o‘rtacha aniqligi (ma) yuqori bo‘lgan . 3.2. 3d yuz rekonstruksiyasi gat va graf konvolyutsion tarmoqlar asosida yaratilgan yengil model yordamida yagona tasvirdan tezkor 3d yuz rekonstruksiyasi amalga oshirilgan. ushbu modelning parametrlari soni atigi 7.6 million bo‘lib, bu uni boshqa modellarga nisbatan yengilroq va tezroq qiladi . 4. ilmiy tahlil va natijalar ushbu tadqiqot davomida graph attention network (gat) arxitekturasining 3d modellashtirishdagi samaradorligi bir qator amaliy eksperimentlar yordamida …

5 / 8

barqaror ishlashiga yordam berdi. ushbu moslashuvchanlik an’anaviy konvolyutsion modellar bilan solishtirganda sezilarli ustunlik berdi. 3. hisoblash samaradorligi eksperimentlar ko‘rsatdiki, gat modeli o‘rganish jarayonida ko‘p parametrlarga ega bo‘lishiga qaramay, optimallashtirilgan attention mexanizmi tufayli real vaqtda ishlov berish imkoniyatiga ega. bu xususiyat uni ar/vr tizimlarida qo‘llash uchun maqbul qiladi. modelning cheklovlari gat modellari katta graf strukturalari uchun hisoblash xarajatlari yuqori bo‘lishi mumkin, bu esa katta hajmdagi 3d ma’lumotlar bilan ishlashda samaradorlikni pasaytiradi. ba’zi hollarda, attention mexanizmi noto‘g‘ri ahamiyat taqsimlashi natijasida muhim lokal detallar e’tibordan chetda qolishi mumkin. natijalar taqqoslash quyidagi jadvalda gat modeli asosida qurilgan modellar va boshqa ilg‘or 3d modellashtirish yondashuvlari o‘rtasida modelnet40 datasetida erishilgan aniqlik ko‘rsatkichi taqqoslangan: model aniqlik (%) hisoblash samaradorligi pointnet 89.2 yuqori gcn 90.1 o‘rta gat (taklif qilingan) 92.5 o‘rta-yuqori (jadval 1: modelnet40 datasetida modellar aniqligining taqqoslanishi) xulosa ushbu maqolada graph attention network (gat) arxitekturasi asosida 3d modellashtirish usullarining imkoniyatlari va amaliy qo‘llanilishi tahlil qilindi. gat — …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 8 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "graph attention network (gat) 3d modellashtirish"

mavzu: "gat da 3 d modellashtirish va uning qoʻllanilishi. " toshkent irrigatsiya va qishloq xoʻjaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti milliy tadqiqotlar universiteti yer resurslari va kadastr fakulteti yerni masofadan zondlashda innovatsion texnologiyalar yoʻnalishi 212-guruh talabasi choriyev shaxzod aloqa uchun : +998908226265 sh901121413@gmail.com annotatsiya: ushbu maqolada graph attention network (gat) modellarining 3d modellashtirishdagi qoʻllanilish imkoniyatlari tahlil qilinadi. gat — graf tuzilmalardagi ma’lumotlar bilan ishlashda e’tibor (attention) mexanizmidan foydalanuvchi neyron tarmoq arxitekturasi bo‘lib, u 3d obyektlarning strukturaviy xususiyatlarini aniqlash va qayta tiklashda muhim rol o‘ynaydi. maqolada gat modelining 3d modellashtirishdagi afzalliklari, am...

Этот файл содержит 8 стр. в формате DOCX (31,8 КБ). Чтобы скачать "graph attention network (gat) 3d modellashtirish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: graph attention network (gat) 3… DOCX 8 стр. Бесплатная загрузка Telegram