Semantic segmentation of objects in images using neural networks

Abstract

В этой работе представлено решение задачи семантической сегментации изображений прямоугольных объектов, снятых на узкоугольную фотокамеру. Алгоритм решения задачи строится на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях. Произведён сравнительный анализ двух подходов к построению архитектуры нейронной сети.

This dissertation targets to solve image semantic segmentation task in presence of rectangular objects of interest. The proposed solution is based on neural networks approach for semantic image segmentation. Two different approaches were evaluated and analyzed.