Недашківська, Надія ІванівнаДорошенко, Сергій Володимирович2023-09-192023-09-192023Дорошенко, С. В. Застосування методу глибоких згорткових нейронних мереж для класифікації зображень дорожніх знаків : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Дорошенко Сергій Володимирович. – Київ, 2023. – 98 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60478Дипломна робота: 98 с., 35 рис., 11 табл., 2 дод., 22 джерела. Обʼєктом дослідження є набір даних з зображеннями дорожніх знаків. Предметом дослідження є згорткові нейронні мережі. Мета роботи – використання різних архітектур згорткових нейронних мереж для класифікації дорожніх знаків з German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTRSB) та їх аналіз. Були розглянуті такі архітектури нейронних мереж: VGG-19, MobileNet, EfficientNet та DenseNet. Отримані результати: були реалізовані розглянуті архітектури згорткових нейронних мереж для класифікації зображень дорожніх знаків. Також була створена програма програма з використанням перелічених архітектур. Крім цього, програмний продукт може візуалізувати метрики якості моделей, будуючи графіки залежності точності та втрат від епох. Завдяки ретельному дослідженню згорткових нейронних мереж, було зроблено остаточні висновки та надані рекомендації щодо використання різних архітектур згорткових нейронних мереж для класифікації зображень дорожніх знаків.98 с.ukнейронні мережікласифікаціязгорткові нейронні мережіpythontensorflowneural networksconvolutional neural networksclassificationBachelor Thesis