ChicoId
@ChicoId
IT Specialist

Реализация ансамбля/комитета сверточных нейронных сетей для распознавания образов?

Ансамбли сверточных нейронных сетей показывают наилучшие результаты по точности распознавания образов. В частности, ансамбль/комитет из 35 сверточных нейронных сетей показал наивысшую точность в распознавании образов цифр из базы MNIST (база рукописных образов цифр), показав коэффициент ошибок на тестовой выборке 0.23%:

b6d88f966f0742c5a8260ce63e1cf1fe.jpgИсточник: The MNIST database of handwritten digits (yann.lec...


В одной из современных систем для классификации изображений получено ощутимое преимущество при использовании ансамбля сверточных сетей. Отражено в статье авторов He Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, и Jian Sun (эксперты Microsoft):
Deep residual learning for image recognition/Глуби...


Команда MSRA c их моделью ResNets с ансамблевой парадигмой выиграла первые места на соревновании "Large Scale Visual Recognition Challenge 2015" (I... во всех 5 основных категориях:
  • ImageNet Classification: 152-слойные сети
  • ImageNet Detection: на 16% лучше чем занявшие 2-е место
  • ImageNet Localization: на 27% лучше чем 2-е
  • COCO Detection: на 11% лучше чем 2-е
  • COCO Segmentation: на 12% лучше чем 2-е
Источник: MSRA @ ILSVRC & COCO 2015 competitions (презентаци...


В описывающей модель статье приведена таблица:
cf709b2492294db69bafdf49dc791f5e.png
Коэффициенты ошибок (%) в результатах с ансамблями. Top-5 error метрика на базе тестового множества ImageNet.


Это более менее свежие примеры удачного использования ансамбля/комитета сверточных нейронных сетей говорят об актуальности использования ансамблевой парадигмы (в частности ансамбля сверточных нейросетей) в задачах распознавания образов. С более ранними примерами, демонстрирующими эффективность использования ансамбля, можно ознакомиться здесь: Ансамбль сверточных нейронных сетей для распознава...

Вопрос:
Имеются ли где-либо в свободном доступе открытые исходные коды (open-source) реализации ансамбля/комитета сверточных нейронных сетей с возможностью распознавания/классификации образов цифр или визуальных образов ImageNet (для некоммерческого использования) . В идеальном случае было бы неплохо, если бы реализация нашлась на Python или C#. Кто с этим сталкивался, возможно, сможет помочь мне сориентироваться.
  • Вопрос задан
  • 1312 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@Vlad_Fedorenko
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы