Процесс проектирования архитектуры искусственных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях носит эвристический характер. Количество слоёв выбирается таким образом, чтобы размерность входных данных уменьшалась от слоя к слою. Глубина искусственной нейронной сети, в свою очередь, должна коррелировать с объемом данных для обучения. В данной работе представлен эвристический подход к выбору оптимальной архитектуры свёрточной нейронной сети (СНС) для решения задачи эффективной классификации дорожных знаков.
Сичкар В., Лямин А.В. (науч. рук. Лямин А.В.) Разработка архитектуры глубокой модели СНС для эффективного распознавания дорожных знаков // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2021]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/5573