|
Эта публикация цитируется в 7 научных статьях (всего в 7 статьях)
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
Классификация редких дорожных знаков
Б. В. Фаизовa, В. И. Шахуроa, В. В. Санжаровba, А. С. Конушинca a МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
b РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, Россия
c НИУ Высшая школа экономики, Москва, Россия
Аннотация:
В работе исследуется возможность применения нейронных сетей для классификации объектов, которых мало или совсем нет в обучающей выборке, на примере задачи классификации редких дорожных знаков. Рассматриваются нейронные сети, обученные с использованием сравнительной функции потерь и её модификациями, а также методы генерации синтетических выборок для задач классификации. В качестве базового метода используется индексирование классов объектов при помощи нейросетевых признаков. Проводится сравнение классификаторов, обученных при помощи трёх видов синтетических выборок, а также их смесей с реальными данными. Предлагается метод классификации редких дорожных знаков, использующий нейросетевой дискриминатор редких и частых знаков. Проведённая экспериментальная оценка показала, что предложенный метод позволяет классифицировать редкие дорожные знаки без существенной потери качества на частых знаках.
Ключевые слова:
классификация дорожных знаков, синтетические обучающие выборки, нейронные сети, распознавание изображений, трансформации изображений, композиции нейросетей.
Поступила в редакцию: 22.07.2019 Принята в печать: 11.10.2019
Образец цитирования:
Б. В. Фаизов, В. И. Шахуро, В. В. Санжаров, А. С. Конушин, “Классификация редких дорожных знаков”, Компьютерная оптика, 44:2 (2020), 236–243
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co785 https://www.mathnet.ru/rus/co/v44/i2/p236
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 197 | PDF полного текста: | 110 | Список литературы: | 21 |
|