Моделирование и реализация процесса определения дорожных объектов с применением аппарата сверточных сетей RetinaNet

Аннотация

Евсина В.А., Широбокова С.Н., Жжонов В.А., Евсин В.А.

Дата поступления статьи: 29.05.2022

В данной статье рассматривается проблематика построения сверточных нейронных сетей для определения дорожных объектов. Представлена общая актуальность и постановка проблемы определения дорожных объектов. Сформировано обоснование применения искусственных нейронных сетей для определения дорожных объектов. В качестве основной архитектуры искусственной нейронной сети для определения дорожных объектов использована архитектура сети Retinanet. Визуализирована общая концепция данной архитектуры и основные подсети. Описаны функции ошибки для основных подсетей сети Retinanet. Дано проектное описание алгоритмов построения аннотации данных для обучения искусственной нейронной сети, а также алгоритмов построения архитектуры нейронной сети классификации, регрессии и пирамиды признаков. Определена динамика изменения общей функции ошибки при определении дорожных объектов. Представлен результат обучения искусственной нейронной сети.

Ключевые слова: сверточные нейронные сети, классификация, регрессия, сверточные нейронные сети, deep learning, big data, математическое моделирование, информатика, архитектура RetinaNet

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.