Введение 4
Глава 1 Исследование существующих методов и средств классификации
изображений 8
1.1 Актуальность темы и обзор существующих решений 8
1.2 Классификация изображений с помощью методов
компьютерного зрения 10
1.3 Классификация изображений с помощью методов
машинного обучения 12
1.4 Комбинация методов компьютерного зрения и нейронных
сетей 13
Глава 2 Анализ алгоритмов классификации изображений при помощи нейронных сетей 17
2.1 Нейронные сети 17
2.2 Выбор базовых моделей для классификации изображений 19
2.3 Функции активации в выбранных архитектурах 24
2.4 Выбор оптимизатора 26
2.5 Исследование метрик для оценки и улучшения моделей . .. 28
2.6 Описание программной реализации 31
2.7 Описание тестовых данных и оценка алгоритмов 32
Глава 3 Разработка и тестирование выбранных моделей 40
3.1 Сравнение результатов выбранных моделей 40
3.2 Настройка гиперпараметров и базовая модель 41
3.3 Программная реализация 45
3.4 Улучшение базовых моделей 52
3.5 Апробация разработанной модели и значимость для
исследования 56
3.6 Обзор результатов 59
Глава 4 Разработка стартап-проекта «Классификация изображений» .. 61
4.1 Описание идеи проекта 61
4.2 Технологический аудит идеи проекта 62
4.3 Анализ рыночных возможностей 63
4.4 Разработка рыночной стратегии проекта 70
4.5 Разработка маркетинговой программы 73
Заключение 78
Список используемой литературы и используемых источников 80
Данное исследование посвящено разработке модели классификации изображений с использованием нейронных сетей. Выбранная проблема актуальна и значима, поскольку классификация изображений становится все более важной в различных областях, так как объемы данных увеличиваются из года в год и тратятся огромные человеческие ресурсы на обработку и классификацию этих данных. Текущее исследование нацелено на автоматизацию этого процесса и снижения нагрузки на человека.
Классификация изображений является очень важной задачей в компьютерном зрении, которая позволяет компьютерам распознавать и классифицировать изображения на основе их визуального содержания. Эта задача имеет множество применений в различных областях деятельности человека. Например, модели классификации изображений могут использоваться в здравоохранении для анализа медицинских изображений, в сфере безопасности для обнаружения объектов или людей, а в электронной коммерции для автоматической сортировки загруженных изображений.
Актуальность данной исследовательской работы заключается в растущей важности классификации изображений в различных областях, таких как, например, здравоохранение, безопасность и электронная коммерция. По мере того, как данные изображений становятся все более доступными, потребность в точных и эффективных моделях классификации изображений становится все более важной. Данная исследовательская работа направлена на удовлетворение этой потребности путем разработки надежной модели классификации изображений, которая улучшает существующие базовые модели.
Объектом исследования данной научной работы является классификация изображений при помощи нейронных сетей.
Предметом исследования данной научной работы являются методы и алгоритмы анализа изображений при помощи нейронных сетей.
Целью данной работы является разработка модели классификации изображений при помощи нейронных сетей, которая обеспечит повышение эффективности анализа изображений.
Гипотеза исследования: применение предлагаемой модели
классификации изображений при помощи нейронных сетей позволит повысить эффективность анализа изображений.
Для достижения поставленной цели и проверки гипотезы необходимо решить следующие задачи:
• исследовать существующие методы и инструменты для классификации изображений, включая методы компьютерного зрения и методы машинного обучения;
• проанализировать алгоритмы классификации изображений с использованием нейронных сетей, включая выбор подходящих моделей нейронных сетей, функций активации, оптимизаторов и метрик оценки;
• разработать и протестировать выбранные модели, включая сравнение различных моделей, выбор гиперпараметров и оценку алгоритмов на тестовых данных;
• разработать стартап-проект на основе реализованной модели классификации изображений, включая описание идеи проекта, технологический аудит, анализ рыночных возможностей, разработку рыночной стратегии и маркетинговой программы.
Методы исследования: визуализация данных, математическая
статистика, ранжирование, обзор литературы, эксперименты и внедрение программного обеспечения.
Данное исследование проводилось с 2021 по 2023 год в несколько этапов:
• первый этап включал изучение существующих методов и инструментов для классификации изображений, был проведен анализ алгоритмов классификации изображений с использованием нейронных сетей;
• второй этап включал разработку и тестирование выбранных базовых моделей, а также программную реализацию и тестирование разработанной модели;
• третий - разработку стартап-проекта на основе разработанной модели классификации изображений....
Данная исследовательская работа была посвящена изучению существующих методов и инструментов для классификации изображений, анализу алгоритмов классификации изображений с использованием нейронных сетей, разработке и тестированию выбранных моделей, а также разработке стартап-проекта под названием «Классификация изображений». В ходе исследования были определены различные методы, технологии и инструменты для классификации изображений и оценена эффективность различных архитектур нейронных сетей, функций активации, оптимизаторов и метрик для оценки и улучшения моделей.
Результаты показали, что выбор архитектуры, функции активации, оптимизатора и гиперпараметров, а также дополнительное обучение существенно влияет на производительность моделей. В ходе исследования также были разработаны и протестированы различные модели, и результаты показали, что разработанная модель достигла высокой точности и улучшила базовую модель. Кроме того, в исследовательской работе была разработана идея стартап-проекта по использованию нейронных сетей для классификации изображений и проведен анализ рыночных возможностей, финансовоэкономический анализ и управление рисками.
В целом, исследовательская работа предоставила ценные сведения о методах классификации изображений и продемонстрировала потенциал использования нейронных сетей для задач классификации изображений. Идея проекта об использовании нейронных сетей для классификации изображений имеет коммерческий потенциал и может быть реализована с помощью языка Python и библиотеки Keras. Однако конкуренция, изменения в потребностях пользователей, изменения в тарифах поставщиков, выход на рынок альтернативных продуктов и замедление темпов роста рынка определены как потенциальные факторы угрозы, которыми необходимо управлять для обеспечения успеха проекта.
Мы провели детальное сравнение настроенных моделей, чтобы определить модель с наилучшими показателями для выбранной задачи, исследовали программную реализацию настроенных моделей, которая включала в себя интеграцию оптимизированных моделей в программную систему.
Наконец, мы протестировали разработанную модель и оценили ее значимость для исследования, рассмотрели результаты, полученные в процессе тестирования, и подчеркнули значимость полученных выводов.
В целом, была представлена практическая демонстрация использования нейронных сетей в анализе изображений. Мы показали важность оптимизации гиперпараметров и дали представление о процессе разработки и тестирования моделей для анализа изображений при помощи нейронных сетей.
Результаты и выводы данного исследования могут быть полезны для исследователей, практиков и разработчиков, работающих в области классификации изображений и нейронных сетей.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
