Исследование оптимальной конфигурации сверточной нейронной сети для идентификации объектов в режиме реального времени

Abstract

Данная статья содержит сравнение различных сверточных нейронных сетей, которые являются основой многих актуальных решений в области компьютерного зрения. Исследование включает сравнение данных решений в области компьютерного зрения по таким критериям как mAP, FPS, т.е. возможность их использования в реальном времени. В заключении, делается вывод об оптимальной модели свёрточной нейронной сети и методе глубокого обучения в рамках задачи обработки изображений в реальном времени.