Использование ГПУ в задаче классификации дорожных знаков при помощи сверточных нейронных сетей

Abstract

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.