В. Г. Ефремцев, Н. Г. Ефремцев, Е. П. Тетерин, П. Е. Тетерин, В. В. Гансовский, “Применение методов глубокого обучения для оценки степени коммерческой ценности визуальных объектов”, Компьютерная оптика, 2020, том 44, выпуск 1,страницы 127

Эта публикация цитируется в 1 статье

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Применение методов глубокого обучения для оценки степени коммерческой ценности визуальных объектов

В. Г. Ефремцев^a, Н. Г. Ефремцев^a, Е. П. Тетерин^b, П. Е. Тетерин^c, В. В. Гансовский^a

^a независимый исследователь
^b Ковровская государственная технологическая академия им. В.А. Дегтярева, Владимирская обл., г. Ковров, Россия
^c Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва, Россия

Аннотация: Рассмотрена возможность применения сверточной нейронной сети для оценки коммерческой ценности цифровых изображений. Исследовалось влияние на обучение нейронной сети различных условий подготовки образцов, алгоритмов оптимизаторов, количества пикселей в образцах, размеров обучающей выборки, цветовых схем, качества сжатия и других фотометрических параметров. Показано, что благодаря предложенной предварительной подготовке данных, оптимальному выбору архитектуры и гиперпараметров нейросети удалось добиться точности классификации не менее 98%.

Ключевые слова: глубокое обучение, нейросети, анализ изображений.

Поступила в редакцию: 24.01.2019
Принята в печать: 11.09.2019

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-515