Разработка интерактивного пособия по распознаванию объектов на основе нейросетевого алгоритма Yolo-v4

В связи со существенным развитием машинного обучения и нейронных сетей в последнее время появилось большое количество разнообразных технологий, способов, методов и алгоритмов для детектирования объектов. Каждый из них имеет как свои преимущества, так и недостатки. Одни были разработаны для точных предсказаний, в то время как другие - для быстрой работы на автономных системах в режиме реального времени. Новые алгоритмы начинают выходить чаще, однако как качество, так и количество обучающего материала, посвященного детальному разбору построения архитектур алгоритмов с наглядными примерами, с каждым годом уменьшается. Также с выходом каждой новой архитектуры или алгоритма становится сложнее распознать скрытые интуиции, которых придерживались авторы при разработке своих решений для задач детектирования объектов. В этой работе описывается разработка интерактивного учебного пособия для распознавания объектов на основе существующего SotA (State of the Art) метода - YOLOv4. Разработанный материал представляет из себя последовательный учебник в виде кода, изображений, анимаций, математических формул и текстового описания. Результатами работы является обучающее пособие по детектированию объектов, разработанный алгоритм YOLOv4, применение алгоритма и сравнение результатов работы для разных реальных задач. Работа состоит из 52 страниц, 32 источников, 36 рисунков и 4 таблиц.