Розпізнавання об’єктів за допомогою нейронних мереж з використанням мови програмування python

Автор(и)

  • Дмитро Гаваза студент 4 курсу спеціальності 121 Інженерія програмного забезпечення, НПУ імені М.П. Драгоманова

Анотація

Метою дослідження є вивчення принципу роботи нейронних мереж та їх машинного навчання. Об’єктом вивчення обрано дві бібліотеки, Pixellib та TensorFlow які допомагають в розпізнанні та інтеграції сегментації зображень. Предметом досліджень виступають попередньо згадані бібліотеки в розпізнаванні об’єктів на зображеннях. Метою роботи є створення додатку мовою програмування Python який буде розпізнавати об’єкти з використанням нейронних мереж.   

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-05-12

Як цитувати

Гаваза, Д. (2023). Розпізнавання об’єктів за допомогою нейронних мереж з використанням мови програмування python. Інформаційно-комунікаційні технології в освіті, (10). вилучено із https://e-journals.udu.edu.ua/index.php/ikt/article/view/1281

Номер

№ 10 (2023)

Розділ

Інженерія програмного забезпечення

Ліцензія

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).