РАСПОЗНАВАНИЕ И ОЦЕНКА РАСПОЛОЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
RECOGNITION AND ASSESSMENT OF THE LOCATION OF OBJECT USING NEURAL NETWORKS

Скачать статью

Авторы

С.А. ГУЛЯЕВ, М.В. ТАРАЧКОВ, О.В. ТОЛСТЕЛЬ, А.Е. ШИРКИН

Аннотация

Разработана практическая база для реализации 3D-оценки позиции. В первой части статьи проанализироваа система автоматизации минимаркетов, которая использует YOLOv8 для распознавания товаров. Во второй части исследованы методы распознавания и сегментации объектов: применение моделей YOLOv8 для распоз-навания объектов и U-Net для семантической сегментации 3D-моделей. Сделан вывод, что данные работы являются составляющими для решения задачи 3D-оценки позиции и представляют собой обзор решений нескольких небольших задач с использованием нейронных сетей.

Ключевые слова

нейронные сети, YOLOv8, U-Net, распознавание объектов, оценка расположения, сегментация изображений, автоматизация, минимаркет, детекция.

Abstract

A practical basis for the implementation of 3D position assessment has been developed. The first part of the article analyzes the minimarket automation system that uses YOLOv8 to recognize products. In the second part, methods of object recognition and segmentation are investigated: the use of YOLOv8 models for object recognition and U-Net for semantic segmentation of 3D models. It is concluded that these works are components for solving the problem of 3D position estimation and represent an overview of solutions to several small problems using neural networks.

Keywords

neural networks, YOLOv8, U-Net, object recognition, localization, image segmentation, automation, minimarket, detection.