АвраменкоАвраменко, СтаніславСтаніславАвраменкоАвраменко, С.Є.С.Є.Авраменко2020-04-302020-04-302019http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155234В інформаційно-аналітичному розділі було проведено аналіз існуючих методів для вирішення задачі візуального розпізнавання, розглянуто принцип роботи згорткової нейронної мережі, проаналізовано структуру сучасних архітектур на її базі, розглянуто існуючі критерії оцінки якості моделей. В спеціальному розділі було обрано оптимальний алгоритм для вирішення задачі візуального розпізнавання, підготовано вихідні дані та проведено тренування нейронної мережі на двох класах об’єктів, а також було оцінено отриманий результат. Окрім цього, було продемонстровано можливість узагальнення моделі на більшу кількість класів. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає у розробці програмного забезпечення, яке частково може вирішити проблему незаповненості продуктових полиць, а також не дотримання планограми, шляхом автоматизації процесу розпізнавання товарних продуктів на зображеннях.Об’єкт дослідження: процес розпізнавання товарів на полицях в супермаркетахПредмет дослідження: технічні методи візуального розпізнавання об’єктів на зображенняхМета дослідження: розробка програмного забезпечення для візуального розпізнавання товарних продуктів на полицях супермаркетів за допомогою сучасних моделей згорткових нейронних мережukЗГОРТКОВА НЕЙРОННА МЕРЕЖАРОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВКЛАСИФІКАЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬШТУЧНА НЕЙРОННА МЕРЕЖАСЕМАНТИЧНА СЕГМЕНТАЦІЯПЛАНОГРАМАТОЧНІСТЬ КЛАСИФІКАЦІЇLearning Object