Решение задачи сегментации изображений средствами глубокого обучения

В настоящей работе исследуется задача инстанс-сегментации средствами глубокого обучения. Актуальность данной проблемы заключается в необходимости трансформации современной сферы товаров и услуг ввиду растущего спроса на кастомизированные предложения со стороны заказчиков (пользователей, покупателей). Так, в качестве доменной области рассматривается индустрия моды, предалагающая большое число качественных данных и обладающая высоким потенциалом к модификации в сторону внедрения решений на основе глубокого обучения. Крупные торговые марки и интернет-магазины одежды переходят на использование виртуальных примерочных, приложений визуального поиска вещей, автоматизированный подбор гардероба. Хорошая обработка поступающих изображений крайне важна для успешной работы подобных сервисов. В данной работе рассмотрен ряд нейросетевых моделей на основе Mask R-CNN, проведена серия экспериментов по сегментированию и категоризации объектов.