Целью данной работы является разработка решения для распознавания цветов и грибов, которое будет использоваться в приложении Android, разработанном параллельно как другой проект. В случае грибов есть аспект безопасности – проводить различие между съедобными и ядовитыми грибами, чтобы уменьшить вероятность отравления. Для этой цели были рассмотрены различные подходы к обучению сверточной нейронной сети и различные существующие библиотеки для распознавания объектов. Работа включает в себя описание, разработку и тестирование сверточной нейронной сети, предназначенной для распознавания видов цветов и грибов на основе файлов изображений. Финальные испытания показали высокую точность модели.

The aim of this work is to develop a solution for color and mushroom recognition, which will be used in an Android application developed in parallel as another project. In the case of fungi, there is a safety aspect – to distinguish between edible and poisonous fungi to reduce the likelihood of poisoning. For this purpose, various approaches to learning convolutional neural network and various existing libraries for object recognition were considered. The work includes the description, development and testing of a convolutional neural network designed to recognize species of flowers and fungi based on image files. The final tests showed high accuracy of the model.