Использование сверточных нейронных сетей при решении задач анализа и распознавания изображений

Аннотация

Сверточная нейронная сеть (CNN) - это особый тип нейронных сетей, который показал образцовую производительность на нескольких соревнованиях, связанных с компьютерным зрением и обработкой изображений. Некоторые из интересных областей применения CNN включают классификацию и сегментацию изображений, обнаружение объектов, обработку видео, обработку естественного языка и распознавание речи.

Целью работы, результаты которой представлены в статье, было исследование современных архитектур сверточных нейронных сетей для распознавания изображений. В статье рассматриваются такие архитектуры, как AlexNet, ZFnet, VGGNet, GoogleNet, ResNet. На основании полученных результатов было выявлено, что на данный момент сеть с наиболее точным результатом - это сверточная сеть ResNet с показателем точности 3,57%. Преимущество данного исследования состоит в том, что данная статья дает краткое описание сверточной нейронной сети, а также дает представление о современных архитектурах сверточных сетей, их структуре и показателях качества.