Курсовая работа: Распознавание объектов интереса в видеопотоке с использованием сверточных нейронных сетей
-41%
Описание
Задание
Осуществить обзор существующих методов определения областей интереса на изображении из видеопотока, подготовить обучающую и тестовую выборку объектов интереса, реализовать модель сверточной нейронной сети, способную классифицировать объекты на изображении, провести её настройку, протестировать, дать оценку.
Задачи: 1. Осуществить обзор существующих методов определения областей интереса на изображении из видеопотока. 2. Подготовить обучающую и тестовую выборку объектов интереса. 3. Реализовать модель сверточной нейронной сети, способную классифицировать объекты на изображении, провести настройку созданной модели. 4. Осуществить тестирование сети, произвести оценку.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
В данной работе стоит задача распознавания объектов интереса из видеопотока с использованием сверточных нейронных сетей. Необходимо: 1. Осуществить обзор существующих методов определения областей интереса на изображении из видеопотока. 2. Подготовить обучающую и тестовую выборку объектов интереса. 3. Реализовать модель сверточной нейронной сети, способную классифицировать объекты на изображении, провести настройку созданной модели. 4. Осуществить тестирование сети, произвести оценку
![]()
![]()
![]()
![]()
Осуществить обзор существующих методов определения областей интереса на изображении из видеопотока, подготовить обучающую и тестовую выборку объектов интереса, реализовать модель сверточной нейронной сети, способную классифицировать объекты на изображении, провести её настройку, протестировать, дать оценку.
Задачи: 1. Осуществить обзор существующих методов определения областей интереса на изображении из видеопотока. 2. Подготовить обучающую и тестовую выборку объектов интереса. 3. Реализовать модель сверточной нейронной сети, способную классифицировать объекты на изображении, провести настройку созданной модели. 4. Осуществить тестирование сети, произвести оценку.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
В данной работе стоит задача распознавания объектов интереса из видеопотока с использованием сверточных нейронных сетей. Необходимо: 1. Осуществить обзор существующих методов определения областей интереса на изображении из видеопотока. 2. Подготовить обучающую и тестовую выборку объектов интереса. 3. Реализовать модель сверточной нейронной сети, способную классифицировать объекты на изображении, провести настройку созданной модели. 4. Осуществить тестирование сети, произвести оценку
Характеристики курсовой работы
Предмет
Учебное заведение
МГТУ им. Н.Э.БауманаПросмотров
7
Размер
3,15 Mb
Список файлов
Распознавание объектов интереса в видеопотоке с использованием сверточных нейронных сетей.pdf
Друзья, спасибо за доверие! Если вам понравилась работа – поставьте 5⭐ и напишите отзыв. Это поможет другим студентам, а мне даст силы делать ещё больше качественных материалов для вас 🔥
anhyeuem
30 мая 2021 в 00:13
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
Отзывы на другие работы автора
Отзыв
ДМ1519 - Проектирование привода цепного транспортера с двухступенчатым цилиндрическим редуктором выполненным по развернутой схеме
Есть недочёты, хорошо подходит как база для выполнения аналогичного варианта курсача
Отзыв
Сборочная размерная цепь + Подетальная размерная цепь
Были замечания, но автор все быстро исправил, теперь все отлично.
Отзыв
Плоская и пространственная статика
Есть небольшая путаница с углами из условий, которая может влиять на численный ответ, и подобные мелкие ошибки, в остальном всё хорошо
Отзыв
Кратные и криволинейные интегралы
есть ошибка в 5 номере и преподаватели уже начинают палить что эта работа списана
Отзыв
Отчет по производственной практике - Композиционные материалы - Предприятие НИИ СМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
Спасибо! Изложение краткое и конструктивное, лишней информации нет. Помогло при составлении отчета
