Дослідження ML моделей для завдань розпізнавання образів на iOS

Abstract

Метою роботи є дослідження використання різних типів моделей машинного навчання для розпізнавання образів на платформі iOS та порівняння їх продуктивності. Методи рішення створені з використанням мови програмування Swift для мобільного додатку, CoreML та TensorFlowLite yolov5n моделей для розпізнавання образів. У результаті роботи було здійснено аналіз предметної галузі, поставлена задача для дослідження, розроблена архітектура мобільного додатку, виконано цикл інтеграції відповідних моделей для розпізнавання об’єктів у iOS додаток та проведено дослідження зручності використання та інтеграції моделей пошуку та ідентифікації образів, їх продуктивності, ефективності, швидкості та якості роботи в мобільних додатках на платформі iOS, виконана апробація отриманих результатів.