• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Сегментация людей в сложных случаях

ФИО студента: Панаетов Александр Андреевич

Руководитель: Соколов Евгений Андреевич

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2020

Стандартные методы инстанс сегментации людей, основанных на Mask R-CNN, сначала детектируют все объекты на изображении, а потом сегментируют их отдельно внутри каждой ограничительной рамки. Такой подход позволяет добиться хорошего качества в простых случаях, но как только люди начинают сильно пересекаться на изображении, и их ограничительные рамки совпадают, например, когда люди обнимаются или занимаются спортом, то модели основанные на детекции начинают плохо работать. Мы изучаем методы сегментации, которые не опираются на детекцию, и более подробно исследуем подход Pose2Seg, который использует ключевые точки человека для сегментации. Мы предлагаем улучшения в архитектуре модели Pose2Seg и получаем более хорошие результаты на трудном с точки зрения окклюзий датасете OCHuman.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ