ob'ekt tasvirlash

DOCX 13 pages 17.3 KB Free download

13 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 17.3 KB

File type DOCX

Pages 13

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 13

oʻzbekiston respublikasi oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi mustaqil ish mavzu: obyekt belgilarini shakllantirish tayyorladi: kozimov murodilbek kirish 1. ob'ekt tasvirini o'rganishga kirish 2. ob'ekt tasvirini o'rganish usullari 3. xulosalar va kelajakdagi yo'nalishlar xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish kirish - bu ob'ektni tasvirlash o'rganish muammosiga qisqacha ta'rif beradigan yoki motivatsion misol keltiradigan bir yoki ikki xatboshi. kirishda ob'ektlarni tasvirlashning asosiy usullarini, masalan, 3d modellar, nuqtalar bulutlari va ko'p ko'rinishli tasvirlashni qisqacha muhokama qiling. kirishning maqsadiga erishildi. kirishda ob'ektni tasvirlash o'rganishning qo'llanilishini, masalan, robototexnika, avtonom haydash va 3d modellashtirishni ko'rsating. bu yo'nalishdagi asosiy tadqiqot qanday ekanligini tasvirlang. ob'ektni tasvirlash nima? ob'ektni tasvirlash - bu 3d ob'ektlarining vizual xususiyatlarini, masalan, rang, shakl va teksturani raqamli shaklda ifodalash uchun ishlatiladigan 2d yoki 3d ma'lumotlarni kodlash usuli. ob'ektni tasvirlashda 7 asosiy metod mavjud bo'lib, ular: nuqtalar buluti, poligonli mesh, voxellar, chuqurlik tasvirlari, bir nechta ko'rinishlar, parametrik modellash va gibrid tasvirlash usullari hisoblanadi. chuqur o'rganish usullari …

2 / 13

koniyatini 75% ga oshirish mumkin. an'anaviy usullar: qo'lda yaratilgan xususiyatlar qo'lda yaratilgan xususiyatlar odatda ma'lum bir vazifa uchun 1-darajali tajribaga ega bo'lgan inson tomonidan ishlab chiqilgan va ular tez-tez 2d yoki 3d shakllarni tasvirlaydi. ushbu usullar, masalan, sift va hog, invariant xususiyatlarni ishlab chiqish uchun mo'ljallangan, ularning hajmi, yo'nalishi va yorug'lik sharoitlaridagi o'zgarishlarga sezgirligi kamroq bo'lishi uchun. qo'lda yaratilgan xususiyatlar ko'pincha hisoblash nuqtai nazaridan samaraliroqdir, chunki ular chuqur o'rganish modellari kabi katta hajmdagi ma'lumotlarga muhtoj emas va 3d-ni qayta tiklashda 10 martagacha tezroq bo'lishi mumkin. mashinaviy o'rganishga asoslangan usullar mashinaviy o'rganish usullari, masalan, avtoenkoderlar 1000 o'lchamli kirish ma'lumotlarini 128 o'lchamli latent vektorga kamaytiradi, xususiyatlarni siqish va qayta qurish orqali o'rganadi. kontrastli o'rganish usullari, jumladan simclr, ob'ektlarning 256 xususiyatli tasvirlarini bir-biriga yaqinlashtiradi va turli ob'ektlarning 512 xususiyatli tasvirlaridan uzoqlashtiradi. generativ modellar, xususan vaelar, 64x64 piksel o'lchamli rasmlardan 32 o'lchamli latent fazoni o'rganadi va tasvirlarni qayta yaratish yoki yangi namunalar yaratish imkonini …

3 / 13

'lib, kirish ma'lumotlarini siqilgan latent fazoga kodlash va undan rekonstruksiya qilish uchun ishlatiladi, odatda 3-7 qatlamdan iborat. variatsion avtoenkoderlar (vae) latent fazoda ehtimollik taqsimotini o'rganadi, bu esa yangi namunalar yaratishga imkon beradi, ularning asosiy maqsadi o'rganish jarayonini 2 bosqichga ajratishdir. siqilgan avtoenkoderlar (sae) rekonstruksiya qilish uchun xom kirish ma'lumotlariga qo'shimcha ravishda latent fazaga sparsity penalti qo'shadi, bu esa 10-20% kamroq aktivatsiyalarga olib keladi. kontrastiv o'rganish kontrastiv o'rganish 2 ta o'xshash namunani yaqinlashtirish va 1 ta farqli namunani uzoqlashtirish orqali o'rganishni amalga oshiradi, shu orqali 1000lab namunalardagi bog'liqlikni aniqlaydi. bu usul 0 va 1 orasidagi qiymatlarni o'lchash uchun ishlatiladi, bu esa ma'lumotlarning 50%ini ushlab turgan holda ortiqcha ma'lumotlarni yo'qotishga yordam beradi. kontrastiv o'rganishdagi 'harorat' koeffitsienti 0.01 dan 1 gacha bo'lgan oraliqda bo'lib, namunalarning 95%ini ajratishga yordam beradi va shunga mos ravishda o'rganish tezligini moslashtiradi. o'z-o'zini nazorat qilish usullari o'z-o'zini nazorat qilish usullari 7 ta muhim elementdan iborat bo'lishi mumkin, jumladan, maqsad …

4 / 13

a'lumotlarni yaratish uchun dekodlaydi. gan (generative adversarial networks) generator va diskriminatorni o'z ichiga oladi, ularda generator haqiqiy ma'lumotlarga o'xshash ma'lumotlarni yaratadi va diskriminator ularni ajratib turishga harakat qiladi. ob'ektni tasvirlashning qo'llanilishi ob'ektni tasvirlashning kompyuter ko'rishdagi qo'llanilishi 3d rekonstruksiya kabi vazifalarda muhimdir, bunda 2d tasvirlardan 3d modellarini yaratish uchun chuqurlik va shakl ma'lumotlari zarur. robototexnikada ob'ektlarni tasvirlash manipulyatsiya va navigatsiya uchun juda muhim, robotlarga ob'ektlarni ajratib olishga va ularni aniqlik bilan boshqarishga imkon beradi, 6d holat baholashni o'z ichiga oladi. avtonom haydash tizimlarida ob'ektni tasvirlash muhitni idrok etish uchun kalit bo'lib, transport vositalari, piyodalar va yo'l belgilari kabi ob'ektlarni aniqlashga va ularning holatini 90% aniqlik bilan baholashga yordam beradi. baholash metrikalari baholash metrikalari, masalan, recall@k, aniqlikni (precision) hisobga olgan holda, eng yuqori k ta tavsiyaning nechta foizi relevant ob'ektlarni o'z ichiga olganligini baholaydi. mean average precision (map) ob'ektlarni aniq tasvirlash sifati va tartibini o'lchaydi, bu esa modelning aniqligi (precision) va eslab …

5 / 13

mustahkamlikni oshirish, ayniqsa, 1.5 qiyin muhitda, doimiy e'tibor talab etadi. xulosa xulosa ob'ekt vakillik o'rganishining asosiy natijalarini 10-15 ta asosiy fikr bilan ta'kidlashi kerak, bu esa mavzuning mohiyatini tushunishga yordam beradi. xulosa 3-4 ta kelajakdagi tadqiqotlar yo'nalishini taklif qilishi mumkin, masalan, ob'ekt vakillik o'rganishdagi 2d va 3d ma'lumotlarni birlashtirish imkoniyatlari. yakuniy xulosada, 5-6 ta asosiy muammolarni ta'kidlab, ularni hal qilish ob'ekt vakillik o'rganish sohasini rivojlantirish uchun muhim ekanligini ko'rsatish lozim. xulosa ob'ektlarni tasvirlashni o'rganish, kompyuter ko'rish va robototexnika sohalarida yanada ilg'or, aqlli va mustahkam tizimlarni yaratishga imkon beradi. foydalanilgan adabiyotlar 1. hinton, g. e., osindero, s., teh, y. w. (2006). reducing the dimensionality of data with neural networks. science, 313(5786), 504-507. 2. bengio, y., courville, a., vincent, p. (2013). representation learning: a review and new perspectives 2

Want to read more?

Download all 13 pages for free via Telegram.

Download full file

About "ob'ekt tasvirlash"

oʻzbekiston respublikasi oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi mustaqil ish mavzu: obyekt belgilarini shakllantirish tayyorladi: kozimov murodilbek kirish 1. ob'ekt tasvirini o'rganishga kirish 2. ob'ekt tasvirini o'rganish usullari 3. xulosalar va kelajakdagi yo'nalishlar xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish kirish - bu ob'ektni tasvirlash o'rganish muammosiga qisqacha ta'rif beradigan yoki motivatsion misol keltiradigan bir yoki ikki xatboshi. kirishda ob'ektlarni tasvirlashning asosiy usullarini, masalan, 3d modellar, nuqtalar bulutlari va ko'p ko'rinishli tasvirlashni qisqacha muhokama qiling. kirishning maqsadiga erishildi. kirishda ob'ektni tasvirlash o'rganishning qo'llanilishini, masalan, robototexnika, avtonom haydash va 3d modellashtirishni ko'rsating. bu yo'nalishdagi ...

This file contains 13 pages in DOCX format (17.3 KB). To download "ob'ekt tasvirlash", click the Telegram button on the left.

Tags: ob'ekt tasvirlash DOCX 13 pages Free download Telegram