Використання методів анотації фото та відео матеріалів для машинного навчання моделей комп’ютерного зору

Abstract

UA : Робота викладена на 44 сторінках друкованого тексту, містить 5 рисунків, 25 джерел. Об’єкт дослідження – модель комп’ютерного зору. Мета роботи: дослідження існуючих методів навчання моделі комп’ютерного зору із використанням штучного інтелекту, аналізі методів і інструментів для обробки фото та відео матеріалів, вивченні типів анотацій та їх класифікації, а також описанні прикладів застосування таких систем. Метод дослідження – аналіз літератури та існуючих досліджень для вивчення сучасних методів навчання моделей комп’ютерного зору із використанням штучного інтелекту, а також огляд методів і інструментів для обробки фото та відео матеріалів. Створити класифікацію різних типів анотацій, що використовуються для фото та відео матеріалів, з описом переваг і недоліків кожного типу анотацій.

EN : The work is presented on 44 pages of printed text, 5 figures, 25 references. The object of research is a computer vision model. The purpose of the work: the study of existing methods of training the computer vision model using artificial intelligence, the analysis of methods and tools for processing photo and video materials, the study of annotation types and their classification, as well as the description of examples of the use of such systems. The research method is an analysis of literature and existing research to study modern methods of training computer vision models using artificial intelligence, as well as an overview of methods and tools for processing photo and video materials. Create a classification of different types of annotations used for photo and video materials, describing the advantages and disadvantages of each type of annotation.