Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
Search Results
Item Методи та засоби покращення точності розпізнавання об’єктів на мобільній платформі IOS у реальному часі(Видавництво Львівської політехніки, 2021-06-06) Кушнір, Д. О.; Kushnir, D.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityЗа результатами аналізу літературних джерел встановлено що перспективним напрямом пошуку та розпізнавання об’єктів є сім’я моделей Yolo. Проте наявні реалізації не підтримують можливості запуску моделі на платформі iOS. Для досягнення таких цілей розроблено комплексну масштабовану систему конвертації та підвищення точності розпізнавання довільних моделей на базі системи Docker. Методика покращення полягає у додаванні до оригінальної моделі додаткового шару із функцією активації Mish. Методика конвертації полягає в оперативному перетворенні довільної моделі Yolo у формат CoreML. Під час дослідження цих методик була створена модель нейронної мережі Yolov4_TCAR. Крім того, розроблено метод акселерації навантаження на CPU із використанням додаткового шару нейронної мережі з функцією активації Mish мовою Swift під мобільну платформу iOS. В результаті досліджено ефективність функції активації Mish, навантаження CPU мобільного пристрою, кількість використаної оперативної пам’яті та частоту кадрів у разі використання поліпшеної оригінальної моделі Yolov4-TCAR. Результати досліджень підтвердили функціонування алгоритму конвертації та підвищення точності моделі нейронної мережі у реальному часі