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

Abstract

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.