Сергиевский, Н. А. (программист-аналитик). Структурное детектирование зрительных образов для мобильного робота [Текст] / Н. А. Сергиевский, А. А. Харламов // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2016. - Т. 17, № 3. - С. 187-192 : ил. - Библиогр.: с. 191 (19 назв.). - Заглавие, аннотация, ключевые слова, список литературы на русском и английском языках . - ISSN 1684-6427
Рубрики: Радиоэлектроника Искусственный интеллект. Экспертные системы Кл.слова (ненормированные): глубокое обучение -- детектирование объектов -- зрение роботов -- зрительные образы -- компьютерное зрение -- мобильные роботы -- нейронные сети -- случайный лес -- структурное детектирование Аннотация: Описывается подход к детектированию объектов в реальном масштабе времени. Процесс детектирования объектов разделен на две части: (1) генерация гипотез и (2) проверка гипотез. Генерация гипотез осуществляется с помощью простой структурной модели на основе комбинации отрезков. Проверка гипотез использует подход на основе сверточных сетей, которые формируют вектор признаков на основе адаптивной подвыборки последнего сверточного слоя. Далее признаки классифицируются алгоритмом "случайный лес". Точность данного подхода сопоставима с современными методами детектирования объектов, такими как SPPNet и RCNN, а время работы составляет 4 кадра в секунду на процессоре, что в 7 раз быстрее SPPNet. Доп.точки доступа: Харламов, А. А. (доктор технических наук; директор) Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Лобанов, М. Г. Об ускорении архитектуры сверточной нейронной сети на базе ResNet в задаче распознавания объектов дорожной сцены [Текст] = On the Acceleration of the Convolutional Neural Network Architecture Based on Resnet in the Task of Road Scene Objects Recognition / Лобанов М. Г., Шоломов Д. Л. // Информационные технологии и вычислительные системы = Journal of Information Technologies and Computing Systems. - 2019. - № 3. - С. 57-65 : ил., фот. - Библиогр.: с. 63-55 (17 назв. ) . - ISSN 2071-8632
Рубрики: Вычислительная техника Распознавание и преобразование образов Транспорт Автомобильные дороги Кл.слова (ненормированные): ADAS -- BDD -- Berkley Deep Drive -- Deformable RFCN -- MS-COCO -- ResNet -- архитектура нейросетей -- датасеты -- детектирование объектов -- детектор объектов -- компьютерное зрение -- наборы данных -- нейронные сети -- нейросети Аннотация: Предложен метод облегчения архитектуры Deformable Convolutional Network с базовой сетью ResNet, дающий трехкратное увеличение скорости прямого прохода. При этом качество детектирования объектов дорожной сцены уменьшается не столь существенно. Кроме того, в работе приведено сравнение качества работы сети данной архитектуры при обучении на различных открытых наборах данных - BDD и MS-COCO. Доп.точки доступа: Шоломов, Д. Л. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |