Порівняння версій штучної нейронної мережі YOLO для розпізнавання об'єктів на фотографіях та відео

Abstract

Кваліфікаційна робота складається із вступу, трьох розділів, висновків та списку використаних джерел з 52 посилань. Текст кваліфікаційної роботи розташований на 75 сторінках і включає 66 рисунків, 4 приклади з текстами програм та 1 таблиця. Робота присвячена технології використання штучних нейронних мереж сімейства YOLO для розпізнавання обʼєктів на фотографіях та відео. Порівняно моделі сімейства YOLO хронологічно та в розрізі їх параметрів. Продемонстровано, що нейронні мережі цього сімейства можна ефективно відтворити програмами, написаними мовою iPython і реалізованими записниками га хмарній платформі Colab. За допомогою бібліотек розширення побудовано програми відеотрекінгу об’єктів у відеопотоці.