Рецензия  на выпускную квалификационную работу  магистра Белошапко Алексея Геннадьевича «Семантическая сегментация объектов на изображениях с помощью нейронных сетей»  Магистерская диссертация, представленная Белошапко А.Г., посвящена исследованию и реализации методов автоматической семантической сегментации изображений прямоугольных объектов в производственной среде. Исходными данными являются размеченные в интерактивном режиме фотографии, снятые в производственных помещениях. Данная тема является актуальной для решения задач машинного зрения и позволяет более эффективно автоматизировать производственные процессы.  Выпускная квалификационная работа состоит из четырёх глав, а также разделов с введением, постановкой задачи и заключением. В ходе работы для достижения цели автор решает следующие задачи: анализ существующих подходов и решений, а так же анализ существующих решений на основе нейронных сетей, выбор двух различных подходов и их адаптация к конкретной задаче с последующей оценкой качества их работы. Автором выполнен подробный анализ литературы и существующих решений, на основе чего были выявлены проблемы и предложены способы их решения. В главе 2 описаны подмножество нейронных сетей, используемых для решения задач обработки изображений. Глава 3 посвящена обзору подходов к семантической сегментации изображений на основе нейронных сетей. Здесь же выделяются два конкурирующих подхода к семантической сегментации изображений. Детали реализации описанных в предыдущей главе подходов, а также результаты их обучения и тестирования представлены в 4 главе. Автор отмечает качественную работу полностью свёрточной нейронной сети, выявляет артефакты в работе региональной нейронной сети с масками, а также анализирует причины их возникновения. Данная работа представляет собой полноценное исследование с анализом существующих подходов к семантической сегментации изображений, с выбором и и адаптацией  нескольких алгоритмов, и сравнительным анализом их работы. К недостаткам работы следует отнести отсутствие анализа работы выбранных подходов на основе реальных данных. Обработка несинтетических данных может заключать в себе дополнительные трудности, неучтённые в данной работе. Отмеченные недостатки не снижают общей положительной оценки работы, выпускная квалификационная работа Белошапко Алексея Геннадьевича удовлетворяет требованиям к магистерской диссертации и заслуживает оценки “отлично”, а автор – присвоения степени магистра.    Рецензент, д.т.н., доцент кафедры МО ЭВМ					Н.Л. Щеголева