Дослідження та розробка методу детекції об’єктів з використанням нейромереж

Abstract

Об’єктом дослідження є процес розпізнавання харчових продуктів у режимі реального часу з використанням нейронних мереж. Метою дослідження є аналіз та оптимізація процесу розпізнавання харчових продуктів із застосуванням нейронних мереж, розробка та впровадження різних моделей для цього завдання, а також порівняння їхньої ефективності за допомогою власного набору даних. В рамках дослідження розглядалися архітектури SSD-MobileNetV2-320, SSD-MobileNetV2-FPNLite320, EfficientDet-D0 у форматах SavedModel, TFLite і квантовані версії. Ефективність моделей оцінювали за метрикою mAP, кількістю правильно ідентифікованих об’єктів, часом обробки за офіційними бенчмарками TensorFlow, виконанням у Python-скриптах і мобільному застосунку для визначення їхньої придатності. У результаті дослідження було розроблено метод розпізнавання харчових продуктів, створено датасет та мобільний застосунок.