Дана робота присвячена вирішенню проблеми класифікації об’єктів на зображенні за допомогою згорткових нейронних мереж. Проаналізовані існуючі підходи щодо виділення об’єктів та границь на зображеннях. Проаналізовано різні архітектури згорткових нейронних мереж та розроблена власна архітектура для застосування модифікацій на її основі. Об’єктом дослідження є застосування детекторів границь замість першого згорткового шару нейронної мережі та порівняння точності побудованих моделей. Метою даної роботи є покращення точності розпізнавання об’єктів з використанням запропонованих модифікацій. Виконано порівняння точності моделей та обрано найбільш точну модель.