Применение методов глубокого обучения для оценки степени коммерческой ценности визуальных объектов

Ефремцев, В.Г.; Ефремцев, Н.Г.; Тетерин, Е.П.; Тетерин, П.Е.; Гансовский, В.В.

Samara University Repository

Welcome to the Samara University repository!

This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.

The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.

Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.

Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).

Use the archive for study, research, and professional development!

Title:	Применение методов глубокого обучения для оценки степени коммерческой ценности визуальных объектов
Other Titles:	Deep learning application for box-office evaluation of images
Authors:	Ефремцев, В.Г. Ефремцев, Н.Г. Тетерин, Е.П. Тетерин, П.Е. Гансовский, В.В.
Issue Date:	Feb-2020
Publisher:	Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН
Citation:	Ефремцев, В.Г. Применение методов глубокого обучения для оценки степени коммерческой ценности визуальных объектов / В.Г. Ефремцев, Н.Г. Ефремцев, Е.П. Тетерин, П.Е. Тетерин, В.В. Гансовский // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 1. – С. 127-132. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-515.
Series/Report no.:	44;1
Abstract:	Рассмотрена возможность применения сверточной нейронной сети для оценки коммерческой ценности цифровых изображений. Исследовалось влияние на обучение нейронной сети различных условий подготовки образцов, алгоритмов оптимизаторов, количества пикселей в образцах, размеров обучающей выборки, цветовых схем, качества сжатия и других фотометрических параметров. Показано, что благодаря предложенной предварительной подготовке данных, оптимальному выбору архитектуры и гиперпараметров нейросети удалось добиться точности классификации не менее 98%.
URI:	https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-515 http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22766
Appears in Collections:	Журнал "Компьютерная оптика"

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
440116.pdf	Основная статья	731.2 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record