Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
Объектом исследования являются модели распознавания объектов в изображениях, в которых классификация объектов производится методами машинного обучения. Цель работы - сравнить эффективность применения различных методов машинного обучения для повышения надежности распознавания объектов в изображениях. В процессе работы проводилась адаптация моделей «визуального словаря» и сверточной нейронной сети, их программная реализация и экспериментальные исследования. В результате исследования были реализованы две различные модели для распознавания объектов в изображениях с надежностью распознавания 76,9±0,6% и 86,2±1,0%. Основными преимуществами модели «визуального словаря» являются: быстродействие, необходимость в меньшем количестве данных для обучения. Преимуществами модели сверточной нейронной сети можно назвать: высокую надежность распознавания, адаптивность к новым данным, достаточно высокую скорость обучения при использовании графического ускорителя в качестве исполнителя вычислений. Обе модели могут применяться для распознавания объектов в изображениях при разработке кроссплатформенных приложений, для модели сверточной нейронной сети рекомендуется клиент-серверная реализация.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU | |||||
Internet | Anonymous |
Usage statistics
Access count: 1748
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |