Данилов В. Я. Застосування згорткових нейронних мереж для розпізнавання зображень вибірки CIFAR-10 / В. Я. Данилов, В. Я. Данілов, І. О. Краснощок // Систем. технології. - 2017. - № 1. - С. 167-171. - Бібліогр.: 6 назв. - укp.Задача розпізнавання зображень за допомогою комп'ютера надзвичайно складна, оскільки зображення може знаходитися під різними кутами, мати різну освітленість, може містити неповне зображенням об'єкта, а також зображення об'єкта може мати різний фон. Правильно спроектований алгоритм для розпізнавання об'єктів зображень надає змогу точно розпізнавати та класифікувати об'єкти за класами. Мета дослідження - розробка архітектури згорткової нейронної мережі для розпізнавання зображень за наступними класами: літак, автомобіль, пташка, кішка, олень, собака, жаба, кінь, човен, вантажівка. Об'єкт дослідження - елементи вибірки CIFAR-10. Предмет дослідження - згорткові нейронні мережі, їх використання та реалізація для задачі розпізнавання. Запропоновано архітектуру спеціалізованої згорткової нейронної мережі для розпізнавання об'єктів вказаних класів; одержано нейронну мережу з заданою архітектурою з рівнем точності 95,6 %; проведено порівняльний аналіз даного методу з іншими методами розпізнавання. Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22 + З970.632
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж69472 Пошук видання у каталогах НБУВ Повний текст Наукова періодика України
Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|