Abstract
Огляд сучасних методів розпізнавання об’єктів-зображень показав, що алгоритми глибокого навчання успішно використовуються і дозволяють отримати високу якість. Прикладом можливо привести якість розпізнавання символів набору MNIST, яка наблизилась до 100%. Для другого набору даних, який теж популярний при тестуванні алгоритмів глибокого навчання, а саме, набору елементів одягу та аксесуарів Fashion MNIST, така висока якість розпізнавання ще не отримана. У роботі представлені результати розпізнавання даних Fashion MNISТ. Розглянуті моделі нейронної мережі прямого поширення і згорткової мережі. Виконано програмну реалізацію алгоритмів глибокого навчання, а саме, розглянуто багатошарову мережу прямого поширення (FNN) та згорткову нейронну мережу (CNN). Використано мову Python, бібліотеки TensorFlow та Keras Бібліотека Keras дозволяє спрощувати виклики функцій з TensorFlow. Типовий процес роботи в Python Keras полягає в наступному: завантаження необхідних модулів, завантаження даних, попередня обробка, розбивка їх на навчальну, тестову і валідаційну частини; створення моделі із зазначенням архітектури, та інше. Розроблено модуль для перегляду зображень набору даних, параметрів мережі та інформації з якості розпізнавання. Виконано чисельний експеримент розпізнавання елементів одягу засобами FNN. Проведено автоматичне налаштування гіперпараметрів мережі. Якість розпізнавання на тестових даних дорівнює 0,89. Налаштування гіперпараметрів покращило якість несуттєво. Невисока якість розпізнавання пояснюється також використанням дуже простої моделі нейронної мережі. Поліпшення результатів було досягнуто з використанням згорткової нейронної мережі. Кращій результати розпізнавання, який отримано у роботі, дорівнює 91.26%, але відомий найкращий результат якості розпізнавання дорівнює 94%. Роботу з вдосконалення результатів розпізнавання зображень даних Fashion MNIST доцільно продовжити, а програмний засіб, який розроблено, можливо використовувати щодо розпізнавання інших даних. При творчому підході розпізнавання об'єктів зображень на Python з застосуванням бібліотек Keras Tensorflow і інших є дуже перспективним напрямком для практичного застосування.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.