RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Программные системы: теория и приложения // Архив

Программные системы: теория и приложения, 2024, том 15, выпуск 2, страницы 113–137 (Mi ps445)

Искусственный интеллект и машинное обучение

Применение нейронных сетей сиамской архитектуры в задачах классификации продуктов различных категорий на прилавках универсама

А. В. Смирнов, И. П. Тищенко

Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН, Веськово, Россия

Аннотация: В настоящей работе представлено исследование на тему применения нейронных сетей сиамской архитектуры в задачах классификации различных продуктов питания на прилавках универсальных магазинов. Сиамские сети — это особый класс нейросетевых архитектур, объединяющий в себе две свёрточные подсети. Его часто используют в задачах сопоставления объектов, поскольку по сравнению с традиционными свёрточными нейронными сетями он не требует большого количества обучающих данных. В ходе работ сгенерирован собственный набор данных, включающий пять различных категорий продуктов. В результате удалось достичь точности в 97.5% при обучении.

Ключевые слова и фразы: сиамские нейронные сети, набор данных, продукты питания

УДК: 004.932.72
ББК: 32.813.52: 65.421

MSC: Primary 68T10; Secondary 68T45

Поступила в редакцию: 22.03.2024
Подписана в печать : 10.06.2024

DOI: 10.25209/2079-3316-2024-15-2-113-137



© МИАН, 2024