Шабінська, МаринаШлепакова, Поліна2020-11-202020-11-202020https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18770У даній курсовій роботі проведено огляд методів розпізнавання об’єктів на зображеннях, зокрема: R-CNN, SPP-net, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD та R-FCN. Розглянуті принципи їх роботи, переваги та недоліки, швидкість та точність розпізнавання. У другій частині обрано найкращі методи вирішення задачі розпізнавання пішоходів на зображеннях для самокерованих автомобілів та застосовано їх на практиці за допомогою Tensorflow. Було зроблено висновок, що найкращим методом для вирішення даної задачі є Faster R-CNN з генератором ознак Resnet50, який досягає часу розпізнавання у 18 мілісекунд, точності – 88%, повноти – 94%.ukрозпізнаванняпішохідзображеннясамокерований автомобільмашинне навчанняTensorflowпрограмне забезпеченнябакалаврська роботаOther