Εφαρμογές στην βαθιά μηχανική μάθηση

Καλαμπόκας, Νικόλαος

Application in machine deep learning

Διπλωματική εργασία

Author

Καλαμπόκας, Νικόλαος

Date

2021-10-14

Advisor

Nikolaou , Grigoris

καλαμπόκας πτυχ.pdf (3.894Mb)

Keywords

Βαθιά μάθηση ; Μηχανική μάθηση ; Αναγνώριση αντικειμένων ; Μοντέλα αναγνώρισης αντικειμένων ; SSD ; YOLO ; Mask-RCNN

Abstract

Η Μηχανική Μάθηση είναι υποπεδίο της επιστήμης των υπολογιστών, που αναπτύχθηκε από τη μελέτη της αναγνώρισης προτύπων και της υπολογιστικής θεωρίας μάθησης στην τεχνητή νοημοσύνη. Το 1959, ο Άρθουρ Σάμουελ ορίζει την μηχανική μάθηση ως Πεδίο μελέτης που δίνει στους υπολογιστές την ικανότητα να μαθαίνουν, χωρίς να έχουν ρητά προγραμματιστεί. Η μηχανική μάθηση διερευνά τη μελέτη αλγορίθμων που μπορούν να μαθαίνουν από τα δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις σχετικά με αυτά. Τέτοιοι αλγόριθμοι λειτουργούν κατασκευάζοντας μοντέλα από πειραματικά δεδομένα, προκειμένου να κάνουν προβλέψεις βασιζόμενες στα δεδομένα ή να εξάγουν αποφάσεις που εκφράζονται ως το αποτέλεσμα. Η παρούσα διπλωματική εργασία με τίτλο «Εφαρμογές στην Μηχανική Μάθηση» αναφέρεται στη συγκριτική αξιολόγηση της επίδοσης μοντέλων αναγνώρισης αντικειμένων και συγκεκριμένα της επιβλεπόμενης μάθησης για την αναγνώριση οχημάτων, ανθρώπων και σημάτων κατά τη διάρκεια της οδήγησης. Τα μοντέλα που χρησιμοποιήθηκαν είναι τα SSD( SingleShotDetection),YOLO( YouOnlyLookOnce)και Mask-RCNN. Γίνεται παρουσίαση των μοντέλων που επιλέχθηκαν και των αποτελεσμάτων εφαρμογής των αλγορίθμων σε ένα σύνολο δεδομένων. Η επεξεργασία πραγματοποιήθηκε με τη χρήση της γλώσσας προγραμματισμού Python.

Abstract

Machine Learning is a subfield of computer science, developed by the study of pattern recognition and computational learning theory in artificial intelligence. In 1959, Arthur Samuel defined Machine Learning as a field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. Machine Learning explores the study of algorithms that can learn from data and make predictions about it. Such algorithms work by constructing models from experimental data in order to make prediction based on data or to make decisions that are expressed as the result.The present dissertation entitled “Application in Machine Learning” refers to the comparative evaluation of the performance of abject recognition models and in particular of supervised learning for the recognition of vehicles, pedestrians and signsduring driving. The models used are SSD (Single Shot Detection),YOLO (You Only Look Once)and Mask-RCN. The selected models and the results of the application of the algorithms in a dataset are presented in the following sections. Editing was done using the Python programming language.