Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Компьютерная оптика, 2020, том 44, выпуск 1, страницы 127–132
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-515 (Mi co770) 		 
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Применение методов глубокого обучения для оценки степени коммерческой ценности визуальных объектов

В. Г. Ефремцевa, Н. Г. Ефремцевa, Е. П. Тетеринb, П. Е. Тетеринc, В. В. Гансовскийa

a независимый исследователь
b Ковровская государственная технологическая академия им. В.А. Дегтярева, Владимирская обл., г. Ковров, Россия
c Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва, Россия
PDF полного текста (731 kB) Список цитирования (1)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-515
Аннотация: 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%.
Ключевые слова: глубокое обучение, нейросети, анализ изображений.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство образования и науки Российской Федерации 02.a03.21.0005
27.08.2013
Работа выполнена при поддержке программы «Повышение конкурентоспособности ведущих университетов РФ» (проект 5-100), контракт №02.a03.21.0005, 27.08.2013.
Поступила в редакцию: 24.01.2019
Принята в печать: 11.09.2019
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: В. Г. Ефремцев, Н. Г. Ефремцев, Е. П. Тетерин, П. Е. Тетерин, В. В. Гансовский, “Применение методов глубокого обучения для оценки степени коммерческой ценности визуальных объектов”, Компьютерная оптика, 44:1 (2020), 127–132
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{EfrEfrTet20}
\by В.~Г.~Ефремцев, Н.~Г.~Ефремцев, Е.~П.~Тетерин, П.~Е.~Тетерин, В.~В.~Гансовский
\paper Применение методов глубокого обучения для оценки степени коммерческой ценности визуальных объектов
\jour Компьютерная оптика
\yr 2020
\vol 44
\issue 1
\pages 127--132
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co770}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-515}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co770
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v44/i1/p127
    • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Компьютерная оптика
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025