Розмір шрифта:
Розпізнавання об'єктів із використанням нейронних мереж
Остання редакція: 2024-05-07
Анотація
Дана наукова стаття розглядає використання різних архітектур нейронних мереж, таких як Convolutional Neural Networks (CNNs), Region-based CNNs (R-CNNs) та Single Shot Multibox Detector (SSD) для задачі розпізнавання об'єктів у просторі. Запропоновані методи вивчаються та порівнюються з точки зору точності, ефективності та придатності для різних застосувань.
Ключові слова
нейронні мережі; розпізнавання об'єктів; комп'ютерний зір; CNNs; R-CNNs; SSD
Посилання
- Prof. Sujata Bhairnallykar1, A. P. (2020). Convolutional Neural Network (CNN) for Image Detection. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 1239-1243.
- Baohua Qiang 1, R. C. (2020). Convolutional Neural Networks-Based Object. Sensor, 2-14.
- Szegedy, C. (June 2015). Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE Computer Society Conference, 27-30.
- Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 91-99). doi: 10.1109/TPAMI.2015.2437388
- S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 91-99, 2015.
- Ren, Shaoqing, et al. ”Faster r-cnn: Towards real-timeobject detection with region proposal networks.” Advances inneural information processing systems 28 (2015).
- Shi,Wei et al. Single-shot detector with enriched semantics for PCB tiny defect detection. The Journal of Engineering(2020), 2020 (13):366
- Weilin Cong, Rana Forsati, Mahmut Kandemir, and Mehrdad Mahdavi. 2020.Minimal Variance Sampling with Provable Guarantees for Fast Training of GraphNeural Networks. 1393–1403.
- George Karypis and Vipin Kumar. 1998. A fast and high quality multilevel schemefor partitioning irregular graphs. SIAM Journal on Scientic Computing 20 (1998),359–392.
Повний текст:
PDF