• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Муаль, М. Н.Б. Применение сверточных нейронных сетей для обнаружения и распознавания изображений на основе самописного генератора / М. Н.Б. Муаль, Д. В. Козырев. - DOI 10.25559/SITITO.18.202203.507-515. - Текст : непосредственный // Современные информационные технологии и ИТ-образование : международный научный журнал. - 2022. - Т. 18, N 3. - С. 507-515. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2411-1473.

    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.15004.93
    28.23.37004.032.26

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети
    Распознавание образов

    Кл.слова (ненормированные): обнаружение изображений -- распознавание изображений -- сверточные нейронные сети -- модель r-cnn -- аугментации -- субдискретизация -- regional convolutional neural networks
    Аннотация: Обнаружение и распознавание изображений состоит в идентификации форм, заранее описанных в цифровом изображении и, в общем случае, в цифровом видеопотоке. Хотя, как правило, можно выполнять распознавание по видеофрагментам, процесс обучения обычно выполняется на изображениях. В данной работе рассматривается алгоритм классификации и распознавания объектов с использованием сверточных нейронных сетей. Цель работы - реализовать алгоритм обнаружения и классификации различных графических объектов, подаваемых с веб-камеры. Задача состоит в том, чтобы сначала классифицировать и распознавать объект с высокой точностью по заданному набору данных, а затем продемонстрировать способ генерации изображений для увеличения объема обучающего набора данных путем самописного генератора. Используемый алгоритм классификации и распознания является инвариантным к переносу, сдвигу и повороту. Существенной новизной в этой работе является создание самописного генератора, позволяющего применять различные виды аугментации (искусственное увеличение объема обучающей выборки путем модификации обучающих данных) для формирования каждый раз новых групп измененных изображений.
    Доп. точки доступа:
    Козырев, Дмитрий Владимирович

    Экз-ры полностью 4329a58d7089bf5a8716d2d83635c62d/2022/18/3
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -843856-116890)

    Шифр в сводном ЭК: 9909c134634313b6ef37722ddc6cb78d




    Заказ фрагмента документа ₽