Система розпізнавання фрагментів дерев з використанням згорткових нейронних мереж
Дата
2023
Автори
Воробченко Ю. С.
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
Метою роботи є створення системи для розпізнавання об’єктів та аналіз методів розпізнавання на прикладі задачі розпізнавання фрагментів дерев.
Об’єкт дослідження – набір візуальних даних з об’єктами, що належать до двох класів.
Предмет дослідження – точність, перспективи та методи розпізнавання квітів та бутонів дерев.
У ході виконання роботи було досліджено ефективність різних архітектур для розпізнавання об’єктів, виявлено найбільш перспективні, зроблено застосунок для використання натренованих моделей для розпізнавання.
Майже всі моделі показують досить високу точність (>70%) для виконання практичних задач в аграрній промисловості та для збору інформації.
Найкращі результати показала модель YOLO v5, яка в той же час потребувала найбільше часу на навчання.
Ключові слова : розпізнавання, класифікація, нейронна мережа, глибинне навчання, згорткова мережа, дані.
The purpose of the course work is to create a system for object recognition and analyze recognition methods on the example of the task of recognizing tree fragments. The object of research is a set of visual data with objects belonging to two classes. The subject of the study is the accuracy, perspectives, and methods of recognizing flowers and tree buds. Research methods - this work uses empirical research methods (experiments are conducted and the results are compared) and machine learning methods for image recognition. A program in the Python programming language has been developed to perform experimental studies. The results of the experimental studies were processed and analyzed. The main results of the work: various efficiencies of different architectures for object recognition were investigated, the most promising ones were identified, and an application for using trained models for recognition was made. Keywords : recognition, classification, neural network, deep learning, convolutional network, data.
The purpose of the course work is to create a system for object recognition and analyze recognition methods on the example of the task of recognizing tree fragments. The object of research is a set of visual data with objects belonging to two classes. The subject of the study is the accuracy, perspectives, and methods of recognizing flowers and tree buds. Research methods - this work uses empirical research methods (experiments are conducted and the results are compared) and machine learning methods for image recognition. A program in the Python programming language has been developed to perform experimental studies. The results of the experimental studies were processed and analyzed. The main results of the work: various efficiencies of different architectures for object recognition were investigated, the most promising ones were identified, and an application for using trained models for recognition was made. Keywords : recognition, classification, neural network, deep learning, convolutional network, data.
Бібліографічний опис
Галузь знань та спеціальність
12 Інформаційні технології , 122 Комп’ютерні науки
Бібліографічний опис
Воробченко Ю. С. Система розпізнавання фрагментів дерев з використанням згорткових нейронних мереж : випускна кваліфікаційна робота бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Воробченко Ю. С. – Київ, 2023. – 48 с.