Личный кабинет
Подробное описание документа
Нгуен К. Т.
Применение метода глубокого обучения в задаче идентификации достопримечательностей на изображении / Нгуен К. Т. - DOI 10.18698/2541-8009-2023-11-950 // Политехнический молодежный журнал МГТУ им. Н. Э. Баумана. - 2023. - № 11. -
Скачать документ
Рассмотрен подход к идентификации достопримечательностей на изображениях с использованием сверточных нейронных сетей. Представлен обзор основных этапов алгоритма: подготовка данных, выбор архитектуры CNN, обучение модели, оценка результатов. Описаны такие методы предобработки изображений, как удаление шума и объектов заднего плана. Приведены примеры популярных архитектур CNN. Этап обучения включает инициализацию весов, прямое и обратное распространение, обновление весов с целью минимизации потерь. Для оценки точности классификации применены метрики типа accuracy, precision, recall. Рассмотрены подходы к улучшению результатов, такие как увеличение данных, изменение структуры сети, улучшение качества изображений. Подчеркнута важность распознавания достопримечательностей в сферах туризма, архитектуры, наследия. Выполнен обзорный анализ применения глубокого обучения для автоматизации данной задачи.
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 11. - 2023.
