Исследовательский потенациал молодых ученых: взгляд в будущее - 2023

49 В. А. Камынин kamynin.vy@yandex.ru Научный руководитель – доктор физико-математических наук, доцент И. Н. Балаба Тульский государственный педагогический университет им. Л. Н. Толстого НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КАК ИНСТРУМЕНТ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОПОТОКЕ НА ПРИМЕРЕ YOLOv7 Аннотация. В статье представлена история развития искусственных ней- ронных сетей и рассмотрено их применение для детектирования объектов в ви- деопотоке на примере лучшей доступной ИНС в 2022 г. – YOLOv7. Ключевые слова: нейронные сети, свёрточные нейронные сети. Понятие «нейронная сеть» появилось в 1943 году, когда была разработана компьютерная модель нейронной сети на основе математических алгоритмов и теории деятельности головного мозга американцами Мак-Каллоком и Питтсом. Они предложили модель нейрона и сформировали основные положения теории функционирования головного мозга [1]. До 70-80-х годов XX столетия нейрон- ные сети развивались с переменным успехом. Основными ограничивающими факторами, были слабые вычислительные мощности компьютеров и то, что од- нослойные нейронные сети не могли совершать «сложение по модулю 2», то есть реализовать функцию «Исключающее ИЛИ». К концу 80-х годов эти проблемы были решены, и технологически передовые государства (США, Япония, страны Западной Европы) начали широко финансировать исследования в области искус- ственных нейронных сетей (ИНС). Искусственные нейронные сети, как и некоторые другие компьютерные тех- нологии, работаю по принципу естественных человеческих функций. Нейрон со- стоит из тела (сома), отростков дендритов по которым могут приниматься им- пульсы, и отростка аксон, единственный в нейроне и по которому могут передаваться импульсы, а синапсы выполняют роль проводников импульсов между нейронами. Принцип работы ИНС, аналогичен принципу работы биологических нейронов: имеется несколько входных переменных сигналов и одна выходная переменная. Математическая модель (рис. 1) с переменными (дендритами) 1 , х 2 , …, х n и с весами w 1 , w 2 ,…, w n имеет суммарный импульс на выходе 1 1 + 2 2 +…+ n n [2]. Выдаваемое значение на выходе, описывается передаточной функцией: y = f(x)=f( 1 1 + 2 2 +… n n ) .