На сьогодення досягнення високої точності у розпізнаванні об'єктів у реальному часі є актуальною проблемою в багатьох галузях, таких як комп'ютерне зорове сприйняття, автономні транспортні засоби, медична діагностика і багато інших. Швидкий розвиток технологій та збільшення об'єму доступних даних зробили можливим використання машинного навчання та нейронних мереж для досягнення цієї мети.
В даній дипломній роботі проведено розробку автоматизованої фотометричної системи для розпізнавання об'єктів. У першій частині роботи розглянуто різні типи автоматизованих системи для розпізнавання об’єктів та проведено їх аналіз. Проаналізовані різні підходи до реалізації комп'ютерного зору. Детально розглянуто нейронні мережі, включаючи різні види нейронних мереж та згорткові мережі. Окрема увага була приділена огляду фреймворків, що використовуються в даній області, а також застосунків для збору даних та їх розмітки.
- Перегляди: 95