|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Синтез обучающих выборок для классификации дорожных знаков с помощью нейросетейстатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Информация о цитировании статьи получена из
Web of Science,
Scopus
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 4 апреля 2018 г.
- Авторы: Шахуро В.И., Конушин А.С.
- Журнал: Компьютерная оптика
- Том: 42
- Номер: 1
- Год издания: 2018
- Первая страница: 105
- Последняя страница: 112
- DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-1-105-112
- Аннотация: В работе исследуется применимость порождающих конкурирующих нейронных сетей для синтеза обучающих выборок на примере задачи классификации дорожных знаков. Рассматриваются порождающие нейронные сети, обучаемые с помощью метрики Васерштейна. В качестве базового метода для сравнения используется метод генерации синтетических изображений дорожных знаков по иконке. Проводится экспериментальное сравнение нейросетевых классификаторов, обученных на реальных данных, двух видах синтетических данных, а также смеси реальных и синтетических данных. Эксперименты показывают, что современные порождающие нейронные сети позволяют создавать реалистичные обучающие выборки для классификации автодорожных знаков, которые превосходят по качеству методы генерации знаков по иконкам, но немного уступают по качеству реальным данным.
- Добавил в систему: Конушин Антон Сергеевич