ПРОЦЕДУРЫ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПОИСКА И РАСПОЗНАВАНИЯ ГРУЗОВЫХ КОНТЕЙНЕРОВ

  • Роман Андреевич Макаров Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ
Ключевые слова: Изображение, грузовой контейнер, поиск, распознавание, нейронная сеть.

Аннотация

This article describes training a Faster Rcnn Resnet 50 neural network to search and recognize a cargo container in an image. To train the model, you need to collect training data and label it appropriately. The neural network was trained in the Python programming language using the Tensorflow library.

Биография автора

Роман Андреевич Макаров, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ

Студент Института радиоэлектроники фотоники и цифровых технологий, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева—КАИ, группа: 5281.

Кафедра радиофотоники и микроволновых технологий

Область научных интересов:  нейросетевые технологии

E-mail: roman.makarovv05@gmail.com

Опубликован
2022-10-31
Как цитировать
Макаров, Роман. (2022, октябрь 31). ПРОЦЕДУРЫ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПОИСКА И РАСПОЗНАВАНИЯ ГРУЗОВЫХ КОНТЕЙНЕРОВ. Электроника, фотоника и киберфизические системы, 2(3), 79-85. извлечено от https://elphoto.kai.ru/article/view/455
Выпуск
Том 2 № 3 (2022): ММНТК "Прикладная электродинамика, фотоника и живые системы-2022"
Раздел
Киберфизические системы
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.