Анализ и обучение модели нейронной сети распознавания дорожных знаков

Аннотация

Цель. Целью исследования является разработка и обучение модели нейронной сети на основе сверточных нейронных сетей для эффективного распознавания дорожных знаков на изображениях.

Метод. Использованы методы глубокого обучения, а именно сверточные нейронные сети, которые позволяют автоматически извлекать характеристики изображений и обучаться на большом наборе данных. Методика исследования включала следующие этапы: сбор и подготовку разнообразных данных дорожных знаков, создание и обучение модели нейронной сети на основе сверточных слоев, применение методов увеличения данных для повышения производительности модели, и оценку эффективности модели на тестовом наборе данных.

Результат. Разработана модель нейронной сети, способная классифицировать различные типы дорожных знаков на основе входных изображений с высокой точностью. Модель была обучена на разнообразных и качественных данных, что позволило ей обобщать и распознавать дорожные знаки в различных условиях освещения и ракурсах камеры. Применение методов увеличения данных существенно повысило производительность модели и улучшило ее способность к обобщению.

Вывод. Исследование подчеркивает важность использования разнообразных и качественных данных для обучения модели и применение методов увеличения данных для повышения ее производительности. Исследование подтверждает эффективность использования нейронных сетей, особенно сверточных нейронных сетей, для задачи распознавания дорожных знаков на изображениях.