• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Полковникова, Н. А. Применение свёрточных нейронных сетей для мониторинга морских объектов / Н. А. Полковникова, Е. В. Тузинкевич, А. Н. Попов. - Текст : непосредственный // Морские интеллектуальные технологии : научный журнал. - 2020. - N 4 т.4. - С. 53-61. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2073-7173.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): глубокое машинное обучение -- свёрточные нейронные сети -- распознавание образов -- обработка изображений -- машинное зрение
    Аннотация: В статье рассмотрены технологии компьютерного зрения на основе глубоких свёрточных нейронных сетей. Применение нейронных сетей особенно эффективно для решения трудно формализуемых задач. Разработана архитектура свёрточной нейронной сети применительно к задаче распознавания и классификации морских объектов на изображениях. В ходе исследования выполнен ретроспективный анализ технологий компьютерного зрения и выявлен ряд проблем, связанных с применением нейронных сетей: "исчезающий" градиент, переобучение и вычислительная сложность. При разработке архитектуры нейросети предложено использовать функцию активации RELU, обучение некоторых случайно выбранных нейронов и нормализацию с целью упрощения архитектуры нейросети. Сравнение используемых в нейросети функций активации ReLU, LeakyReLU, Exponential ReLU и SOFTMAX выполнено в среде Matlab R2020a. На основе свёрточной нейронной сети разработана программа на языке программирования Visual C# в среде MS Visual Studio для распознавания морских объектов. Программа предназначена для автоматизированной идентификации морских объектов, производит детектирование (нахождение объектов на изображении) и распознавание объектов с высокой вероятностью обнаружения.
    Доп. точки доступа:
    Тузинкевич, Е.В.
    Попов, А.Н.

    Экз-ры полностью 45cc2f3151fda1a6ec6e770dd7df4e87/2020/4 т.4
    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): -639036-082530)

    Шифр в сводном ЭК: 9bc27c884d94cf072293621a5492d04a




    Заказ фрагмента документа ₽