Отрывок: Так как размер S4 также 5х5, то размер набора признаков C5 равен 1х1: это означает полную связь между S4 и C5. Слой C5 обозначен как сверточный вместо полносвязного для того, чтобы если на вход LeNet-5 подать изображение большей размерности все остальное осталось бы без изменений, а размерность наборов признаков стала бы больше чем 1х1. Слой C5 имеет 10164 параметра обучения. На рисунке 12 представлена архитектура использованной нейронной сети. Рисуно...
Название : Разработка веб-сервиса для распознавания изображений при помощи сверточных нейронных сетей
Авторы/Редакторы : Прончук К. А.
Якимов П. Ю.
Федосеев В. А.
Суханов С. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Прончук, К. А. Разработка веб-сервиса для распознавания изображений при помощи сверточных нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. (уровень магистратуры) "Прикладная математика и информатика" / К. А. Прончук ; рук. работы П. Ю. Якимов ; рец. В. А. Федосеев ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т. - Самаpа, 2018. - on-line
Аннотация : Целью работы являлась разработка многопользовательского сервиса по классификации дорожных знаков. Решение задачи классификации является одним из важнейших применений нейронных сетей. В настоящей статье предложен алгоритм для распознавания дорожных знаков на основе сверточных нейронных сетей. Для этого использовались современные подходы к распознаванию изображений, обучение нейронной сети происходило при помощи библиотеки TensorFlow и архитектуры параллельных вычислений CUDA. Для использования данной нейронной сети был также разработан веб-сервис на основе CUBA.platform.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180911140809
Ключевые слова: веб-сервис
сверточные нейронные сети
классификация дорожных знаков
каскадный классификатор
cuba platform
глубинное обучение
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Прончук_Кирилл_Александрович_Разработка_сервиса.pdf3.48 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  



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