ВЛИЯНИЕ ПРЕДОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА КАЧЕСТВО ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ИХ РАСПОЗНАВАНИЯ
Аннотация
В статье анализируются методы создания и этапы предобработки изображений для обучающих выборок нейронных сетей и их влияние на качество обучения.
Об авторах
Никита Алексеевич Лагунов
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Оксана Станиславовна Мезенцева
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Лагунов Н. А., Мезенцева О. С. Анализ и экспериментальное исследование зависимости качества обучения нейронных сетей от параметров обучающих выборок // Вестник СКФУ: научный журнал. Ставрополь: Изд-во СКФУ, 2014. № 5
2. Ullman S., Vidal-Naquet M. Visual features of intermediate complexity and their use in classification // Nature Neuroscience, 2002. 490 c. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://courses.csail.mit.edu/6.803/pdf/ features.pdf.
3. Yann LeCun, Fu Jie Huang. Learning Methods for Generic Object Recognition with Invariance to Pose and Lighting // IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (volume 2), 2004. 104 с. [Электронный ресурс]. Режим доступа:https: //courses.csail.mit.edu/6.803/pdf/features.pdf.
4. Nicolas Pinto, David Cox, James DiCarlo. Why is Real-World Visual Object Recognition Hard? // {PLoS} Computational Biology, 2008. 27 c.
Рецензия
Для цитирования:
Лагунов Н.А., Мезенцева О.С. ВЛИЯНИЕ ПРЕДОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА КАЧЕСТВО ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ИХ РАСПОЗНАВАНИЯ. Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2015;(1):51-58.
For citation:
Lagunov N.A., Mezentseva O.S. IMPACT OF IMAGE PRE-PROCESSING ON QUALITY OF TRAINING NEURAL NETWORK FOR RECOGNITION. Newsletter of North-Caucasus Federal University. 2015;(1):51-58. (In Russ.)
Просмотров:
130
Послать статью по эл. почте 