Отрывок: В случае, если шаг больше 1, сверточный слой будет совмещать в себе кроме свертки еще и операцию пулинг. Слой softmax выполняет нормализацию результатов предыдущего слоя таким образом, что на его выходе будут формироваться вероятности отношения объекта к рассматриваемым классам. Таблица 1. Архитектура нейронной сети Слой Сверточный с шагом 2 и ядром 7x7x4 Сверточный с шагом 2 и ядром 5x5x8 Сверточный с шагом 2 и ядром 3x3x16 Сверточный с шагом 2 и ядром 3x3x32 Сверт...
Название : | Использование ГПУ в задаче классификации дорожных знаков при помощи сверточных нейронных сетей |
Авторы/Редакторы : | Шустанов, А.В. Якимов, П.Ю. |
Ключевые слова : | TensorFlow сверточные нейронные сети классификация дорожных знаков обработка изображений система компьютерного зрения мобильные графические процессоры |
Дата публикации : | 2017 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | Шустанов А.В. Использование ГПУ в задаче классификации дорожных знаков при помощи сверточных нейронных сетей / А.В. Шустанов, П.Ю. Якимов // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1684-1689. |
Аннотация : | В последнее время широкое распространение для решения задач классификации получили методы глубинного обучения. В настоящей статье предложена реализация алгоритма классификации дорожных знаков при помощи сверточной нейронной сети. Обучение нейронной сети реализовано с использованием библиотеки TensorFlow и архитектуры многопоточного программирования CUDA. Классификация проходит в режиме реального времени на мобильном графическом процессоре. Экспериментальные результаты подтвердили высокую эффективность разработанной системы классификации дорожных знаков. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ispolzovanie-GPU-v-zadache-klassifikacii-dorozhnyh-znakov-pri-pomoshi-svertochnyh-neironnyh-setei-64094 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20170522\64094 |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper 304_1684-1689.pdf | Основная статья. Раздел: Высокопроизводительные вычисления | 719.72 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.