КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)

Розмір шрифта: 
Розпізнавання об'єктів із використанням нейронних мереж
Максим Андрійович Фурман, Леонід Віталійович Крупельницький

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


  1. Prof. Sujata Bhairnallykar1, A. P. (2020). Convolutional Neural Network (CNN) for Image Detection.  International  Research  Journal  of  Engineering  and  Technology  (IRJET), 1239-1243.

  2. Baohua Qiang 1, R. C. (2020). Convolutional Neural Networks-Based Object. Sensor, 2-14.

  3. Szegedy, C. (June 2015). Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE Computer Society Conference, 27-30.

  4. 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

  5. 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.

  6. Ren, Shaoqing, et al. ”Faster r-cnn: Towards real-timeobject detection with region proposal networks.” Advances inneural information processing systems 28 (2015).

  7. Shi,Wei et al. Single-shot detector with enriched semantics for PCB tiny defect detection. The Journal of Engineering(2020), 2020 (13):366

  8. Weilin Cong, Rana Forsati, Mahmut Kandemir, and Mehrdad Mahdavi. 2020.Minimal Variance Sampling with Provable Guarantees for Fast Training of GraphNeural Networks. 1393–1403.

  9. 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