• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Ковалев, В. В. Методы решения проблемы переобучения нейронных сетей в задаче обнаружения малоразмерных объектов на изображениях / В. В. Ковалев, Н. Е. Сергеев. - Текст : непосредственный // Международный научно-технический конгресс "Интеллектуальные системы и информационные технологии - 2023". "ИС & ИТ - 2023". "IS&IT'23", 1-7 сентября 2023 года, Дивноморское, Россия : труды конгресса : [в 2-х т.] / Российская ассоциация искусственного интеллекта, Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону). - Таганрог : Издатель Ступин С. А., 2023. - Т. 1. - С. 38-45. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-6050434-1-6.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.89(062)
    28.23.15004.032.26
    004.93'12

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение -- Съезды и конференции

    Кл.слова (ненормированные): НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ -- ПОДВИЖНЫЕ ОБЪЕКТЫ -- РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
    Аннотация: Объекты больших физических размеров, на дальних расстояниях от места съемки камеры характерны малой группой пикселей на изображении относительно всей площади изображения. Обнаружение таких объектов вызывает трудности у передовых архитектур сверточных нейронных сетей. Эта проблема связана с плохой способностью к обобщению объектов, представленных малым количеством информации. Это приводит к снижению точности обнаружения малоразмерных объектов. В работе рассмотрено увеличение пространства признаков за счет добавления новой независимой информации о движении в кадре. Это достигается алгоритмами идентификации движения с последующим объединением исходных признаков изображения. Алгоритм, который достиг лучших результатов в точности обнаружения малоразмерных объектов, был реализован на встраиваемом вычислительном устройстве, где произведены оценки времени работы и точности обнаружения.
    Доп. точки доступа:
    Сергеев, Н.Е.
    "Интеллектуальные системы и информационные технологии - 2023", международный научно-технический конгресс(с. Дивноморское, Краснодарский край)
    Российская ассоциация искусственного интеллекта
    Южный федеральный университет(Ростов-на-Дону)

    Экз-ры полностью 5550adb8aed457489660a2454ab6c540
    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): -263085-033683)

    Шифр в сводном ЭК: 90d793882c09bdba547871ab7562da5c




    Заказ фрагмента документа ₽