Курсовая работа: НИР по нейронным сетям. Сегментации зубов на 3d mesh модели

Сегментация зубов на 3D mesh моделях с помощью нейронных сетей рассматривает разбиение поверхностной геометрии на анатомические области и ключевая задача — корректная обработка топологии меша и соответствие разметки геометрическим особенностям.

Что включает работа

• обзор подходов к сегментации 3D-данных и выбор архитектуры нейросети (PointNet, Graph CNN, mesh-based модели);
• предобработка и разметка мешей: нормализация, упрощение, выравнивание вершин, генерация признаков (нормали, кривизна);
• реализация и обучение модели на предоставленном датасете и базовом коде, настройка потерь и метрик;
• валидация и визуализация результатов сегментации, метрики качества и анализ ошибок;
• оформление кода, инструкции по запуску и описание использованных библиотек.

На что обращают внимание

Преподаватель оценивает адекватность постановки задачи, обоснование выбора архитектуры, корректность предобработки мешей и объективность оценки результатов; важны репродуцируемость экспериментов и читаемость кода. В тексте работы обычно приводят сравнение вариантов предобработки и настроек обучения, чтобы показать влияние на качество сегментации.

Мы готовим работу по теме и по методичке, выполняем разбор поставленной задачи и реализацию на базе вашего кода, при необходимости вносим правки по замечаниям преподавателя до 21 дня; опишите задание в заявке, чтобы получить расчёт.