Перспективи використання моделей глибокого навчання для семантичної сегментації зображень на автономних пристроях

Анотація

Актуальність: впровадження моделей глибокого навчання для семантичної сегментації на автономних пристроях є перспективним напрямком розвитку інтелектуальних систем, здатних аналізувати візуальну інформацію без постійного підключення до зовнішніх ресурсів.

Метою роботи є дослідження можливостей та викликів використання моделей глибокого навчання для задач семантичної сегментації на автономних пристроях.

Методи дослідження включають теоретичний аналіз, систематизацію та узагальнення використання моделей глибокого навчання в автономних пристроях, а також параметрів, що впливають на обсяг пам'яті моделей, та особливостей імплементації натренованих моделей у власні програмні продукти.

Результати: виявлено значний потенціал технології глибокого навчання для створення автономних інтелектуальних систем. Визначено основні параметри, що впливають на ефективність роботи моделей на пристроях з обмеженими ресурсами. Запропоновано рекомендації щодо імплементації натренованих моделей у програмні продукти. Висвітлено сучасні підходи до шифрування моделей глибокого навчання.

Висновки: подальші розробки в області глибокого навчання для семантичної сегментації на автономних пристроях сприятимуть розвитку більш ефективних та автономних систем для широкого спектру застосувань, включаючи комп’ютерний зір, робототехніку тощо. Забезпечення безпеки доступу до навчених моделей глибокого навчання для семантичної сегментації зображень на автономних пристроях вимагає комплексного підходу, що поєднує апаратні та програмні рішення.