Тема выпускной квалификационной работы: «Сегментирование посетителей магазина по видеоизображению». Данная работа посвящена исследованию и применению различных нейронных сетей для реализации алгоритма сегментирования людей. В ходе исследования было произведено сравнение и анализ различных моделей нейронных сетей, изучена архитектура и принципы работы. В ходе работы с применением языка программирования Python и библиотеки Pytorch была реализована программа, способная относить людей к различным отделам магазина. Программа содержит в себе три типа нейронных сетей: Свёрточную нейронную сеть, Трансформер, Полносвязную Нейронную сеть. Для демонстрации работы алгоритма и сравнения конфигураций были созданы различные тесты. На основе тестирования были сделаны выводы об эффективности каждой части алгоритма и выбрана оптимальная конфигурация.

The theme of the final qualification work: "Segmentation of store visitors by video image." This work is devoted to the study and application of various neural networks for the implementation of the algorithm for segmenting people. During the study, a comparison and analysis of various models of neural networks, a study of the architecture and justification of the work were made. In the course of work, using the Python programming language and the Pytorch library, a program was implemented that can move from people to existing departments of the store. The program contains three types of neural networks: Convolutional Neural Network, Transformer, Fully Connected Neural Network. Various tests were identified to monitor the performance of the algorithm and compare configurations. Based on testing, the results of the analysis of each part of the algorithm were obtained and the optimal configuration was chosen.