Тема работы относится к компьютерному зрению. В магистерской диссертации поставлена задача разработки методики автоматизированного подсчета объектов на изображении и реализации этой методики на примере подсчета сигаретных фильтров. Входными данными для реализуемой системы являются фотографии паллет на производстве сигарет, выполняемые сотрудниками фабрики на мобильные телефоны. В работе рассматривается предметная область глубокого обучения и на основе полученных знаний реализуется глубокая нейронная сеть. Проводится тестирование множества конфигураций нейронных сетей, для выявления сети показывающей наибольшую точность. Работа имеет следующую структуру: вводный раздел, четыре основные главы и заключительная часть. Актуальность работы раскрыта в вводном разделе, где также описаны основная цель и поставленные задачи. В первой главе проводится обзор предметной области. Во второй обзор библиотек глубокого обучения и выбор библиотеки для дальнейшей работы. В третьей главе приведено описание исходных данных, также описан процесс обучения нейронной сети. В четвертой главе приводятся результаты тестирования системы. Основные результаты по работе приводятся в заключении.