Наливайчук, Микола ВасильовичКучер, Іван Іванович2024-02-092024-02-092023Кучер, І. І. Способи розпізнавання об’єктів на зображеннях : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Кучер Іван Іванович. – Київ, 2023. – 87 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64417Актуальність теми. Розвиток комп’ютерного зору на сьогоднішній день є дуже швидким. Він дозволяє автоматизувати велику кількість процесів у багатьох сферах. Розпізнавання об’єктів є однією з основних задач комп’ютерного зору та використовується в різних сферах, а саме робототехніка та медицина. Автоматизація будь-якого процесу передбачає використання електронних пристроїв. На сьогоднішній день існує велика кількість розроблених нейронних мереж, що мають свої переваги та недоліки. Україна є країною, що розвивається і фірми-виробники зацікавлені в тому, щоб інвестувати свої кошти в нашу державу. З огляду на те, що автоматизація процесів завжди є актуальною, розробка методів розпізнавання об’єктів на практиці є актуальною і важливою задачею, як з наукової, так і з практичної точки зору. Об’єктом дослідження є способи розпізнавання об’єктів на зображенні, вивчення та аналіз основних понять нейронної мережі. Предметом дослідження є існуючі способи розпізнавання об’єктів за допомогою нейронних мереж. Мета роботи: покращення способу розпізнавання об’єктів за рахунок модифікації методу який використовує згорткові нейронні мережі. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано метод розпізнавання зображень, який має бути точніше на кілька відсотків при розпізнаванні об’єктів. 2. Досліджено переваги та недоліки запропонованого методу на практиці. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропоновані способи дають змогу підвищити показники нейронної мережі без додавання зображень в існуючу базу даних, на основі якої мережа проходить тренування. Запропонований метод використовує аугментації існуючих зображень і який заснований на нейронній мережі YOLOv5, що дає змогу нейронній мережі обробити більше вхідних даних, без потреби у розширенні існуючого набору зображень. Апробація роботи. Основні положення та результати роботи були представлення та обговорювались на XVІ науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів ПМК-2023 (Київ, 28-30 листопада 2023 р.) та X Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами» (24 листопада 2023 р.) Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, практичну цінність роботи. У першому розділі розглянуто теоретичну складову комп’ютерного зору та нейронних мереж, проведено аналіз функцій нейронних мереж, що дає змогу визначити основні переваги та недоліки даних функцій У другому розділі розглянуто інформацію про глибинні нейронні мережі, описано види нейронних мереж. Визначено тип глибинної нейронної мережі, що буде використовуватись у дослідженні, проаналізовано її основні елементи. У третьому розділі описано обраний програмний засіб, та специфіка модифікованого методу розпізнавання об’єктів У четвертому розділі надано результати роботи запропонованого методу та порівняно отримані результати з базовим методом розпізнавання зображень У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 82 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.87 с.ukкомп’ютерний зіррозпізнавання об’єктівнейронна мережаcomputer visionobject recognitionneural network.Master Thesis519.688