Отрывок: Материалы исследования 2.1 Тестируемые нейронные сети В исследовании рассматривается 4 предобученных свёрточных нейронных сети: • AlexNet • GoogLeNet • VGG16 • ResNet152 Выше озвученные нейронные сети обучены на наборе Places365-Standart, который содержит в себе 1.8 миллиона изображений 365 классов различных сцен, примерно по 5000 изображений на каждую. Данные нейронные сети лежат в публи...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКилбас, И.А.-
dc.contributor.authorПарингер, Р.А.-
dc.contributor.authorKilbas, I.A.-
dc.contributor.authorParinger, R.A.-
dc.date.accessioned2019-04-22 11:39:29-
dc.date.available2019-04-22 11:39:29-
dc.date.issued2019-05-
dc.identifierDspace\SGAU\20190421\75716ru
dc.identifier.citationКилбас И.А. Сравнение точности распознавания сцен и производительности свёрточных нейронных сетей / Килбас И.А., Парингер Р.А. // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В.А. Фурсова]. - Самара: Новая техника, 2019 – Т. 4: Науки о данных. - 2019 - С. 740-747.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Sravnenie-tochnosti-raspoznavaniya-scen-i-proizvoditelnosti-svërtochnyh-neĭronnyh-seteĭ-75716-
dc.description.abstractВ настоящее время задача классификации изображений становится всё более актуальной. Одним из наиболее популярных решений являются свёрточные нейронные сети. Но эффективность нейронных сетей имеет свою цену - они требуют больших ресурсов для обучения. Не всегда возможно обучить собственную нейронную сеть, но даже в этой ситуации есть выход — использовать предобученную нейронную сеть. В данном исследовании мы рассмотрим ряд предобученных свёрточных нейронных сетей: сравним их время работы, точность, а также потребляемую память.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.titleСравнение точности распознавания сцен и производительности свёрточных нейронных сетейru
dc.title.alternativeScene recognition accuracy and performance comparison of CNNsru
dc.typeArticleru
dc.textpartМатериалы исследования 2.1 Тестируемые нейронные сети В исследовании рассматривается 4 предобученных свёрточных нейронных сети: • AlexNet • GoogLeNet • VGG16 • ResNet152 Выше озвученные нейронные сети обучены на наборе Places365-Standart, который содержит в себе 1.8 миллиона изображений 365 классов различных сцен, примерно по 5000 изображений на каждую. Данные нейронные сети лежат в публи...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper92.pdfОсновная статья273.61 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.