Система Класифікації Зображень Глибокими Згортковими Нейронними Мережами

Анотація

Розроблено систему класифікації кольорових зображень глибокими моделями згорткових нейронних мереж, яка включає попередню обробку зображень, аугментацію, побудову згорткових моделей, їх навчання різними алгоритмами оптимізації, технологію передачі знань, оцінювання і вибір моделей за множиною показників якості, побудову прогнозу. Проведено порівняння поширених та сучасних архітектур ResNet, EfficientNet, VGG, Inception, MobileNet за часом їх навчання та виконання, показниками flops, accuracy, precision, recall та f1-score на обраному наборі даних. Досліджено стійкість моделей до шумів у зображеннях.