Prekės ženklų logotipų paieška ir atpažinimas nuotraukose taikant giliojo mokymosi metodus
Grincevičius, Arnoldas |
Matuzevičius, Dalius | Recenzentas / Rewiewer |
Darbo gynimo komisijos pirmininkas / Thesis Defence Board Chairman | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
Baigiamajame magistro darbe nagrinėjama prekės ženklų logotipų paieška ir atpažinimas taikant giliojo mokymo metodus. Atlikus mokslinės literatūros analizę, pasirinkti modeliai, kurie atlieką vaizdų atpažinimą. Išanalizuota stuktūra, modelių mokymo eiga ir naudojami žingsniai prekes logotipams atpažinti. Pasirinktas viešai prieinamas duomenų rinkinys ir atliktas domenų paruošimas. Duomenys iš duomenų rinkinio apdoroti „MobileNetV2” ir gautas 64,73 % tikslumas atpažįstant logotipus, „ResNet50” modelis gauna 99,83 % tikslumą atpažįstant logotipus. Išnagrinėjus struktūrą ir atpažinimo veikimą, pateikiamos baigiamojo darbo išvados.
The final master's thesis examines Brand logo detection and recognition in images with deep learning methods.After conducting scientific literature analysis, the models that perform image recognition were selected. The structure, model training process and steps used to recognize product logos are analyzed. Publicly available dataset is selected and domain preparation is done. The data from the dataset is processed by MobileNetV2 and gets 64.73% accuracy in logo recognition, ResNet50 model gets 99.83% accuracy in logo recognition. After analyzing the structure and recognition operations, the conclusions of the thesis are presented.