Диплом Нейросети "Распознавание сервированных блюд с использованием нейронных сетей" сдан на 5 + исходный код
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 8
1 РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ФОТОГРАФИИ 9
1.1 Классификация изображений 9
1.2 Детекция объектов на изображении 12
1.3 Методы для решения задач классификации и сегментации 13
1.4 Модели 14
1.4.1 Нейронные сети глубокого обучения 14
1.4.2 Сверточные нейронные сети 15
1.5 Балансировка набора данных 18
1.5.1 Удаление миноритарного класса 19
1.5.2 Случайное удаление примеров из мажоритарного класса 19
1.5.3 Дублирование примеров миноритарного класса 19
1.6 Существующие решения и аналоги 19
1.7 Выбор среды разработки 21
1.8 Вывод по главе 1 22
2 АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ 23
2.1 Постановка задачи распознавания 23
2.2 Исходные данные для классификатора 23
2.3 Исходные данные для распознавания 26
2.4 Общий алгоритм для обучения нейронных сетей 28
2.5 Описание классификатора 29
2.6 Описание YOLOv3 31
2.7 Описание EfficentDet 33
2.8 Функции активации и потерь 35
2.9 Функции для оценки точности 36
2.10 Вывод по главе 2 37
3 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ И ПРОВЕРКА НА ТЕСТОВЫХ
ДАННЫХ 38
3.1 Параметры классификатора 38
3.2 Параметры детектирования с использованием YOLOv3 41
3.3 Параметры детектирования с использованием EfficentDet 43
3.4 Сравнение результатов работы YOLOv3 и EfficentDet 45
3.5 Выводы по 3 главе 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 49
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Исходный код 53
...
Студент получает работу
После доработок преподаватель принимает работу и студент доволен
И только после этого эксперт получит свою оплату
