Авторитетность издания
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
В Казанском (Приволжском) федеральном университете представлен метод классификации изображений с использованием, помимо базовой нейронной сети, дополнительной, способной адаптивно концентрироваться на классифицируемом объекте изображения.
11.05.2022Многие современные интеллектуальные системы управления так или иначе оснащены модулями, которые получают информацию об окружающем мире посредством анализа изображений. В этом аспекте на первый план выходят задачи компьютерного зрения (прежде всего – классификации изображений) и методы их решения.
Задача классификации изображений заключается в разделении объектов на изображениях на группы, называемые классами. Со времени проведения соревнования ILSVRC 2012 (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) и по сегодня лучшие результаты в решении этой задачи показывают сверточные нейронные сети, превзошедшие в 2015 году уровень классификации изображений человеком на наборе данных ImageNet.
Подробное описание дается в статье «Метод адаптивной классификации изображений с использованием обучения с подкреплением», автор Елизаров А.А. (Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань).
