Виявлення об’єктів у зображеннях при використанні нейромережевого підходу

Abstract

У даній магістерській кваліфікаційній роботі розглянуті теоретичні основи розпізнавання об’єктів у зображеннях. Проведений огляд сучасних архітектур згорткових нейронних мереж, обрані програмні та апаратні засоби виявлення об’єктів у зображеннях, проведені дослідження методу виявлення об’єктів, що використовує модель DetectNet на навчальному наборі зображень з бази KITTI. Для проведення досліджень в роботі використане середовище навчання глибоких нейронних мереж DIGITS, у якості бібліотеки навчання вибрана бібліотека Caffe. В якості апаратного засобу для навчання моделей використаний суперкомп’ютер Jetson TX2. В результаті навчання досягнуто рівня mAP = 64.33 на тестовому наборі KITTI для задачі виявлення автомобілів.