Яценко, В. І.2024-08-142024-08-142024Яценко В. І. Дослідження та використання методів глибинного навчання для розпізнавання об’єктів заданого типу на зображеннях : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / В. І. Яценко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 72 с.https://openarchive.nure.ua/handle/document/27810Об’єкт дослідження – глибинні нейронні мережі. Предмет дослідження – дослідження та використання методів глибинного навчання для розпізнавання об’єктів заданого типу на зображеннях. Мета роботи – дослідження глибинних нейронних мереж, зокрема можливостей згорткових нейронних мереж, їх переваг та недоліків, способів та галузей застосування, спроможності розпізнавати різноманітні задані об’єкти на зображеннях, порівняння різних архітектур згорткових нейронних мереж для розпізнавання об’єктів та порівняння згорткових мереж з іншими підходами розпізнавання об’єктів, порівняння їх точності та швидкості, практичне дослідження різних моделей. Методи дослідження – методи глибинного навчання, методи класифікації зображень з допомогою згорткових нейронних мереж, порівняння переваг та недоліків різних архітектур згорткових нейронних мереж. У результаті роботи проведено аналіз та порівняння методів R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD, EfficientDet, що використовуються для розпізнавання об’єктів на зображеннях. Проведено практичний аналіз методів R-CNN та YOLO. Дане дослідження буде корисне для застосування в різних галузях для покращення точності та швидкодії наявних засобів розпізнавання.ukрозпізнавання об’єктівметоди глибинного навчанняOther