Использование нейронных сетей в задачи распознавания образов

Появление нейронных сетей в современном мире стало новым витком в эре технологий. Благодаря им удалось решить и упростить множество задач, которые до этого были очень сложны и дорогостоящие в реализации. Очень многое изменилось в 2012 году на соревновании ImageNet. Тогда-то соревнование выиграла нейронная сеть, которая относилась к convolutional neural networks или свёрточной нейронной сети, или сокращённо CNN - она выиграла соревнование и тогда же была публично представлена публике. С тех пор CNN больше никогда не уступали свои позиции. С того времени нейронные сети совершили огромный рывок вперёд, распознавание образов с использованием CNN используется повсеместно и активно внедряется в повседневную жизнь людей. Очень широкое распространение они получили в распознавании лиц людей. Данная работа посвящена распознаванию дорожных знаков. Для решения данной задачи будет использоваться несколько различных методов глубинного обучения.

Using neural networks in pattern recognition tasks

Emergence of neural networks in the modern world became a new round at the age of technologies. Thanks to them it was succeeded to solve and simplify a set of tasks which were very difficult and expensive in implementation before. A lot of things changed in 2012 at the competition ImageNet. Then the competition was won by a neural network which belonged to convolutional neural networks, or in abbreviated form CNN - it won a competition and then was publicly presented to public. Since then any more never yielded to CNN the position. Since then neural networks made huge breakthrough forward, image identification with use of CNN is used everywhere and actively is implemented into everyday life of people. Very much they were widely adopted in facial recognition of people. This work is devoted to recognition of road signs. For a solution of this task several different methods of deep training will be used.