Способи організації засобів нейромережевого розпізнавання об‘єкта на зображенні
Вантажиться...
Дата
2018-05
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Актуальність теми. З конжним роком зростає зацікавленість
вирішення більш складних задач розпізнавання об’єктів, що обумовлена
автоматизацією, необхідністю образних процесів комунікації в
інтелектуальних системах. Тому удосконалення реалізації розпізнавання
комютерними системами образів є актуальною. Один з перспективних
напрямків вирішення даної проблеми ґрунтується на застосуванні штучних
нейронних мереж і нейрокомп'ютерів, як найбільш прогресивних по
відношенню проблем класифікації задач розпізнавання образів. У наш час
запропоновано велику кількість архітектур нейромеж для застосування у
розпізнаванні об’єктів. Аналіз запропонованих рішень показує, що й досі
не існує такої моделі, яка б була кращою серед усіх результуючих
показників роботи. Перспективу в удосконаленні архітектур вбачають у
згорткових нейронних мережах. Переваги згорткових мереж над
багатошаровими полягають у використанні спільної ваги у згорткових
шарах, що означає, що для кожного пікселя шару використовується один і
той же фільтр (банк ваги).
Об’єктом дослідження є способи організації засобів
нейромережевого розпізнавання об’єкта на зображенні з використанням
графічних прискорювачів.
Предметом дослідження є методи і алгоритми реалізації архітектур
згорткових нейронних мереж.
Мета і задачі дослідження: створити нейромережеву систему
розпізнавання об’єктів на зображеннях, використовуючи згорткову
нейронну мережу власної архітектури із використанням ієрархічного
класифікатору. Запропонувати архітектуру, яка призначатиметься для
вирішення поставленної задачі найкращим чином — матиме вищі
показники продуктивності, час навчання мережі, кількість параметрів при
розпізнавання обєкта та вищий показник точності розпізнавання у
порівнянні з уже існуючими моделями згорткових нейронних мереж.
Провести експерименти із навчання мережі використовуючи графічні
прискорювачі (анлг. graphic processing unit, GPU) на семи наборах даних, а
саме : CIFAR-10, CIFAR-100, GTSRB, MNIST, HASYv2, STL-10, та SVHN
Опис
Ключові слова
комп’ютерний зір, згорткова нейронна мережа, розпізнавання об’єкта, класифікатор, GPU, computer vision, convolutional neural network, object recognition, classifier, GPU, компьютерное зрение, сверточная нейронная сеть, распознавание объекта, классификатор, GPU
Бібліографічний опис
Буц, В. В. Способи організації засобів нейромережевого розпізнавання об’єкта на зображенні : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія («Системне програмування») / Буц Вікторія Віталіївна. – Київ, 2018. – 129 с.