Ханжина Наталья Евгеньевна Интеллектуальная поддержка принятия решений для предупреждения поллинозов на основе автоматического распознавания изображений пыльцы

brief description

Ханжина Наталья Евгеньевна Интеллектуальная поддержка принятия решений для предупреждения поллинозов на основе автоматического распознавания изображений пыльцы
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
кандидат наук Ханжина Наталья Евгеньевна
Реферат

Заключение

Synopsis

Введение

Глава 1. Обзор предметной области

1.1 Введение в палинологию

1.1.1 Пыльца. Характеристики пыльцевых зерен

1.1.2 Пыльцевой анализ

1.2 Мотивация исследования

1.2.1 Дополнительные области применения

1.3 Обзор существующих исследований

1.4 Набор данных

1.5 Требования к системе автоматического пыльцевого анализа

1.6 Обзор методов глубокого обучения

1.6.1 Нейронные сети

1.6.2 Сверточная нейросеть

1.6.3 Метод обратного распространения ошибки

1.6.4 Функции активации

1.6.5 Функции потерь

1.6.6 Механизмы регуляризации

1.7 Перенос знаний

1.7.1 Виды переноса знаний

1.7.2 Типы переноса знаний

1.8 Детекция изображений

1.8.1 Задача нахождения объектов на изображении

1.8.2 Общий вид архитектуры нейросетевого детектора

1.8.3 Двухэтапные и одноэтапные детекторы

1.8.4 Архитектуры для совместной классификации и локализации

1.9 Байесовское глубокое обучение

1.9.1 Байесовская нейронная сеть

1.9.2 Оценка апостериорного максимума

1.9.3 Вариационный вывод

1.9.4 Виды неопределенностей и их источники

1.10 Генеративные состязательные сети

1.10.1 Условные генеративные состязательные сети

1.10.2 Wasserstein GAN

1.11 Постановка цели и задач ВКР

Выводы по главе

Глава 2. Алгоритмы классификации изображений пыльцевых зерен

2.1 Базовый метод классификации

2.2 Few-shot learning

2.3 Сиамская нейронная сеть

2.4 Алгоритмы состязательного обучения для искусственного увеличения выборки изображений пыльцы

2.4.1 Self-attention GAN

2.4.2 StyleGAN

2.5 Эксперименты

2.6 Результаты предобучения классификаторов на искусственных изображениях

2.6.1 Количественные результаты

2.6.2 Качественные результаты

2.6.3 Анализ результатов

Выводы по главе

Глава 3. Метод отключения путей с расписанием на основе сем-

плирования Монте-Карло и непрерывной релаксации

3.1 Эпистемическая неопределенность

3.2 Метод отключения нейронов на основе семплирования Монте-Карло

3.3 Методы отключения сверточных фильтров и путей на основе семплирования Монте-Карло

3.4 Техника отключения путей с расписанием

3.5 Техника отключения нейронов на основе распределения Concrete

3.6 Метод отключения путей с расписанием на основе семплирования Монте-Карло и непрерывной релаксации

3.7 Эксперименты

3.7.1 Предобучение на искусственном наборе данных

3.7.2 Постановка экспериментов

3.8 Результаты

3.8.1 Результаты визуализации работы метода

Выводы по главе

Глава 4. Метод интерпретируемой детекции пыльцевых зерен на

изображениях

4.1 Алеаторная неопределенность для детекции изображений

4.2 Обзор архитектуры RetinaNet для детекции изображений

4.2.1 Feature Pyramid Network

4.2.2 Фокусная функция потерь

4.2.3 Сглаженная L1 функция потерь

4.2.4 Общая функция потерь

4.3 Вывод гомоскедастичной алеаторной неопределенности в байесовских глубоких нейронных сетях

4.3.1 Вывод алеаторной неопределенности для перекрестной энтропии

4.3.2 Вывод алеаторной неопределенности для функции потерь L2

4.4 Байесовская фокусная функция потерь

4.5 Байесовская сглаженная L1 функция потерь

4.6 Байесовская RetinaNet

4.7 Эксперименты

4.8 Результаты применения предложенных функций для детекции пыльцы на изображениях

Выводы по главе

Глава 5. Веб-сервис для предупреждения поллинозов на основе

автоматического распознавания изображений пыльцы

5.1 Реализация программного комплекса

5.2 Back-end-компонента веб-сервиса Pollen Analyst

5.3 Frant-end-компонента веб-сервиса Pollen Analyst

5.4 Интерфейс frant-end-компоненты

5.5 Интеграция веб-сервиса с информационной системой для аллергиков

5.6 Сравнение информационных сервисов аэропалинологического мониторинга

5.7 Сравнение систем автоматического пыльцевого анализа

5.8 Эффект от веб-сервиса Pollen Analyst

Выводы по главе

Заключение

Список литературы

Список иллюстраций

Список таблиц

Приложение А. Акты об использовании и внедрении результатов

диссертационного исследования

Приложение Б. Фрагменты исходного кода предложенных методов

Публикации

Реферат