Разработка модели детекции морских млекопитающих
Аннотация
Данная работа посвящена созданию модели для автоматической детекции и классификации китов и дельфинов на изображении с использованием нейронных сетей.
Цель исследования заключалась в разработке эффективной модели обнаружения и классификации морских млекопитающих, которая позволит улучшить процесс мониторинга данных животных в их естественной среде обитания. Для достижения поставленной цели необходимо провести анализ передовых методов машинного обучения для задачи детекции морских млекопитающих, изучить архитектуры нейронных сетей, применяемые в области детекции, собрать и разметить датасет с изображениями китов и дельфинов, провести эксперименты с выбранной моделью, с использованием аугментаций, и сделать выводы о проделанной работе.
Разработанная модель детекции морских млекопитающих, предложенная в работе, обладает значительным потенциалом для улучшения качества мониторинга за морскими млекопитающими и поспособствует в реализации оптимальных стратегий для сохранения морских экосистем. Созданная модель позволяет точно определить наличие и класс морского млекопитающего на изображении. В дальнейшем модель может быть использована для создания системы идентификации. Результаты работы открывают новые возможности для дальнейших исследований в области морской биологии и охраны окружающей среды.
Цель исследования заключалась в разработке эффективной модели обнаружения и классификации морских млекопитающих, которая позволит улучшить процесс мониторинга данных животных в их естественной среде обитания. Для достижения поставленной цели необходимо провести анализ передовых методов машинного обучения для задачи детекции морских млекопитающих, изучить архитектуры нейронных сетей, применяемые в области детекции, собрать и разметить датасет с изображениями китов и дельфинов, провести эксперименты с выбранной моделью, с использованием аугментаций, и сделать выводы о проделанной работе.
Разработанная модель детекции морских млекопитающих, предложенная в работе, обладает значительным потенциалом для улучшения качества мониторинга за морскими млекопитающими и поспособствует в реализации оптимальных стратегий для сохранения морских экосистем. Созданная модель позволяет точно определить наличие и класс морского млекопитающего на изображении. В дальнейшем модель может быть использована для создания системы идентификации. Результаты работы открывают новые возможности для дальнейших исследований в области морской биологии и охраны окружающей среды.