КЛАССИФИКАЦИЯ ЖИВОТНЫХ В ЗАПОВЕДНИКЕ ПО ДАННЫМ С ФОТОЛОВУШКИ
Аннотация
Целью данной дипломной работы является разработка облачного сервиса с обученной нейронной сетью, которая способна выделить на снимке с фотоловушки количество особей каждого из выбранных видов. Облачный сервис принимает на вход фотографии, а на выход отдает сколько животных каждого вида сеть нашла на этой фотографии.
Разработка приложения проходила в 4 этапа:
1. Обзор существующих решений;
2. Создание обучающего набора данных;
3. Эксперименты по дообучению нейронных сетей;
4. Разработка оболочки облачного сервиса.
При обзоре существующих решений было рассмотрено 4 архитектуры нейронных сетей, 7 общедоступных наборов данных. Был создан обучающий набор данных, содержащий в себе 100 тысяч изображений животных 4 видов: европейские лоси (лат. Alces alces), бурые медведи (лат. Ursus arctos), рыси (лат. Lynx lynx), кабаны (лат. Sus scrofa). Было проведено 11 экспериментов по дообучению рассмотренных архитектур. Был разработан облачный сервис с ипользованием технологии Docker и языка программирования Python с HTTP интерфейсом и возможностью UDP взаимодействия.
Разработка приложения проходила в 4 этапа:
1. Обзор существующих решений;
2. Создание обучающего набора данных;
3. Эксперименты по дообучению нейронных сетей;
4. Разработка оболочки облачного сервиса.
При обзоре существующих решений было рассмотрено 4 архитектуры нейронных сетей, 7 общедоступных наборов данных. Был создан обучающий набор данных, содержащий в себе 100 тысяч изображений животных 4 видов: европейские лоси (лат. Alces alces), бурые медведи (лат. Ursus arctos), рыси (лат. Lynx lynx), кабаны (лат. Sus scrofa). Было проведено 11 экспериментов по дообучению рассмотренных архитектур. Был разработан облачный сервис с ипользованием технологии Docker и языка программирования Python с HTTP интерфейсом и возможностью UDP взаимодействия.