Details

Данная магистерская диссертация посвящена разработке и оптимизации нейросетевых моделей для классификации объектов в системах визуальной навигации. В работе проведен анализ современных методов компьютерного зрения, включая CNN, трансформеры и гибридные архитектуры, а также исследованы методы обработки данных и оптимизации моделей для embedded-устройств. Практическая часть включает реализацию программного комплекса для оценки траектории движения камеры с интеграцией нейросетевых моделей классификации объектов.

This masters thesis focuses on the development and optimization of neural network models for object classification in visual navigation systems. The work analyzes modern computer vision methods, including CNNs, transformers, and hybrid architectures, as well as data processing techniques and model optimization for embedded devices. The practical implementation includes a software system for camera trajectory estimation integrated with neural network-based object classification models.