Сортировщик предметов для дельта-робота

В рамках даной работы был собран dataset с изображениями 3х разных фигур: пирамиды, квадрата и цилиндра, которые после были разделены по 3м цветам: голубой, зелёный и красный. Также проводилась аугментация.

Пример случайных изображений после аугментации

Модель

Была использована архитектура VGG-19 с функцией ошибки categorical_crossentropy, показавшая себя наилучшим образом.

Технологический стек:

• TensorFlow
• Matplotlib
• Numpy

Во время обучения были получены следущие результаты:

• График значений функции ошибки

• График значений функции точности

Полученная точность находится в диапазоне 98 ±1%