СЕГМЕНТАЦИЯ ОБЪЕКТОВ С ФУНКЦИЕЙ ДООБУЧЕНИЯ
Аннотация:
Рассматриваются способы расширения набора распознаваемых классов объектов для задачи их сегментирования, где необходимо построить маску объекта, а также узнать его класс. Для первой задачи использованы методы, не зависящие от классов предметов и являющиеся наиболее устойчивыми к изменениям формы; для второй задачи проанализированы методы, основанные на итеративном обучении (iterative learning), и методы метрического обучения (metric learning). Второй подход выбран в качестве основного, и для него протестированы различные архитектуры нейронных сетей. Проведена классификация объектов с использованием алгоритма k ближайших соседей. В качестве набора данных для обучения нейронной сети использован набор COIL-100, а после обученная модель протестирована на собственном наборе данных. Проведенные эксперименты показывают, что используемый метод позволяет обрабатывать 7-8 изображений в секунду на видеокарте GTX 1050 ti с 4 Гбайт видеопамяти с точностью классификации в 99 %.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ПЛОСКИХ НЕПОЛНОПРИВОДНЫХ МЕХАНИЗМОВ ДЛЯ АНТРОПОМОРФНЫХ РОБОТИЗИРОВАННЫХ КИСТЕЙ
- ПРОГРАММНО-АППАРАТНАЯ АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ АНТРОПОМОРФНОЙ КИСТЬЮ РОБОТА
- ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕПОЛНОПРИВОДНОГО ПРЫГАЮЩЕГО РОБОТА С ГИБКИМИ СОЧЛЕНЕНИЯМИ
- АЛГОРИТМ МОДИФИЦИРОВАННОГО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДВУНАПРАВЛЕННОГО СЛУЧАЙНОГО ДЕРЕВА ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ АНТРОПОМОРФНЫХ МАНИПУЛЯТОРОВ
- МЕТРИКО-СЕМАНТИЧЕСКОЕ КАРТИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ СИСТЕМ АВТОНОМНОЙ НАВИГАЦИИ В ПОМЕЩЕНИЯХ
- ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ И РОБАСТНОСТИ ВИЗУАЛЬНОЙ ОДОМЕТРИИ НАЗЕМНЫХ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ