Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe

Abstrakt

W referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez człowieka. Zbadano wpływ pojawienia się nietypowych zdjęć na wynik klasyfikacji. Ponadto przeanalizowano zdjęcia niepoprawnie sklasyfikowane i porównano je z interpretacjami człowieka. Uzyskano bardzo wysokie wyniki klasyfikacji. Do oceny systemów użyto miar statystycznych takich jak: dokładność, czułość, swoistość, krzywe ROC

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Opublikowano w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej strony 63 - 66,
ISSN: 1425-5766
Język:
polski
Rok wydania:
2018
Opis bibliograficzny:
Kwasigroch A., Grochowski M.: Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe// Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej. -., nr. 60 (2018), s.63-66
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.32016/1.60.12
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 98 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi