Полное описание
>
Мащенко, П. Е. Оптимизация модели нейронной сети U-HarDNet-70 для сегментации железнодорожного пути / П. Е. Мащенко, П. П. Ширяев. - Текст : непосредственный // Транспорт Российской Федерации : Журнал о науке, экономике, практике. - 2020. - N 6. - С. 35-38. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1994-831Х.
(Шифр в БД У3502/2020/6)
ГРНТИ | УДК | |
28.23.37 | 004.032.26 | |
73.29 |
Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Железнодорожный транспорт -- Внедрение передовой технологии и техники
Кл.слова (ненормированные): нейронная сеть -- глубокое обучение -- семантическая сегментация -- железная дорога
Аннотация: В статье дается краткий обзор применения сегментационных нейронных сетей для беспилотного железнодорожного транспорта. Представлены главные этапы оптимизации работы модели нейронной сети на примере архитектуры U-HarDNet‑70. Объяснены преимущества использования данной архитектуры в системах машинного зрения, работающих в реальном времени. Описаны основные особенности обучения этой нейронной сети. Приведены данные результатов эксперимента оптимизации производительности модели U-HarDNet‑70 при помощи ускорителя Nvidia TensorRT.
Доп. точки доступа:
Ширяев, П.П.
>
Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Заказ фрагмента документа ₽