Програмні засоби обробки зображень з використанням штучних нейронних мереж

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка, реалізація та експериментальне дослідження програмних засобів обробки зображень на основі штучних нейронних мереж у середовищі Google Colab для підвищення точності автоматичного розпізнавання візуальних об’єктів. У ході виконання кваліфікаційної роботи здійснено теоретичний аналіз архітектур сучасних нейромереж, включаючи LeNet, AlexNet, VGG та ResNet. Розглянуто базові принципи роботи автоенкодерів та застосування нейронних мереж у задачах сегментації. Проведено огляд найпоширеніших бібліотек для реалізації моделей машинного навчання: TensorFlow, Keras і PyTorch, а також обґрунтовано вибір середовища Google Colab для реалізації програмного експерименту. У практичній частині було реалізовано програмну систему, що здійснює попередню обробку зображень навчання CNN-моделі на трьох різних датасетах: MNIST, Fashion-MNIST та CIFAR-10. На основі результатів експериментів здійснено порівняльну оцінку ефективності нейронної мережі на зображеннях різної складності.