检索结果-内蒙古大学图书馆

12th International Conference on Ambient Systems, networks and Technologies (ANT) / 4th International Conference on Emerging Data and Industry 4.0 (EDI40)

作者： Nguyen, V. T. Pashchenko, F. F. Moscow Inst Phys & Technol Moscow Russia Russian Acad Sci VA Trapeznikov Inst Control Sci Moscow Russia

This paper proposes the architecture of a convolutional neural network that creates a neural network system for recognizing objects in images using our own approach to classification using a hierarchical classifier. The architecture will be assigned to find the optimal solution to the problem for many sets of image data and, unlike existing approaches, will have high performance indicators without losing the number of parameters during recognition, and most importantly, the best value of object recognition accuracy compared to existing models of convolutional neural networks. The main attention is paid to the approach to training such a network and conducting experiments on the generated samples of various datasets using graphic processing units (GPUs). (C) 2021 The Authors. Published by Elsevier B.V.

关键词： neural network machine learning image recognition during shooting optimization algorithm for convolutional neural networks hierarchical classifier

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Development of an object recognition algorithm based on neural networks With using a hierarchical classifier

引用

Procedia Computer Science 2021年 184卷 438-444页

作者： V.T. Nguyen F.F. Pashchenko Moscow Institute of Physics and Technology Moscow Russia V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences Russian Academy of Sciences Moscow Russia

关键词： neural network machine learning image recognition during shooting optimization algorithm for convolutional neural networks hierarchical classifier

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