Исследование возможностей искусственных нейронных сетей в задаче классификации динамических признаков объектов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1 - Лаптев Н. В. Никита Витальевич; Гергет О. М. Ольга Михайловна; Лаптев В. В. Владислав Витальевич; Колпащиков Д. Ю. Дмитрий Юрьевич (2023, 2023)
Классификация изображений – классическая задача машинного обучения. Глубокие нейронные сети широко используются в области классификации объектов. Однако проблема анализа объектов с динамически изменяющимися признаками остается актуальной. Для решения этой проблемы авторы предлагают использовать нейронную сеть с долгой краткосрочной памятью. В отличие от классических сверточных нейронных сетей, предлагаемая сеть использует информацию о последовательности изображений, тем самым обеспечивая более высокую точность классификации обнаруженных объектов с динамическими признаками. В исследовании авторы анализируют точность классификации обнаружения дымовых облаков в лесу с использованием различных методов машинного обучения