Решение задачи подсчёта объектов на изображениях с помощью сверточных нейронных сетей

Abstract

В данной выпускной квалификационной работе магистра проводится исследование применения свѐрточных нейронных сетей для решения задачи подсчѐта однотипных объектов на изображении, представленной как задача регрессии. В рамках работы были решены следующие задачи: 1) проанализированы модели свѐрточных нейронных сетей; 2) изучены различные алгоритмы, решающие задачу подсчѐта объектов на изображении; 3) разработана программа для подготовки данных для обучения, промежуточной проверки и тестирования моделей свѐрточных нейронных сетей; 4) разработаны архитектуры свѐрточных сетей для решения задачи регрессии; 5) проведено обучения и тестирование моделей сетей при случайной инициализации весов и инициализации подготовленными весами, и проанализированы полученные результаты. Для обучения и тестирования использовалась база фотографий бактериальных клеток, подсвеченных с помощью люминесцентной микроскопии. Система реализована на языке Python версии 3.5.3 с помощью библиотеки TensorFlow версии 1.15.3 в текстовом редакторе C