Search academic texts

Information × Registration Number 2125U002656, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75532 popup.publisher Київ Description Дипломна робота присвячена розробці програмного забезпечення для виявлення об'єктів на основі нейронних мереж. Метою роботи стало створення та навчання моделі, здатної розпізнавати об'єкти типу «танк» на аерофотознімках з високим рівнем впевненості (більше 0.5). У теоретичній частині було розглянуто принципи роботи нейронних мереж, систем для виявлення об'єктів та проведено порівняння популярних архітектур YOLO. У практичній частині для вирішення поставленого завдання було обрано архітектуру YOLO11n як найсучаснішу і найбільш ефективну для задач виявлення в умовах обмежених ресурсів. Проведено тренування моделі трьома способами: повне донавчання, з частковим заморожуванням (10 шарів) та із заморожуванням глибших шарів (20 шарів). Навчання здійснювалось на спеціалізованому наборі даних, підібраному з платформи Roboflow. Виконано тестування моделі, візуалізацію результатів та аналіз метрик (precision, recall, F1-score, confusion matrix тощо). Результати показали, що заморожування шарів може бути доцільним у випадках з обмеженим часом або ресурсами, однак повне донавчання забезпечує найкращі показники точності. Розроблене рішення може бути використано в системах автономного виявлення об'єктів для безпілотних апаратів. popup.nrat_date 2025-09-29 Close