Разработан метод ускорения распознавания нейросетью образов на видео

На страницах журнала Information Sciences, российским ученым Андреем Савченко был представлен новый алгоритм нейросети. Данный метод разработан для ускорения распознавания образов на видео, с его помощью нейросеть совершает расчеты до десяти раз быстрее.

Искусственные нейроны запоминают характерный облик объектов на фото, после чего нейросеть может различать на видео живые организмы. Зачастую ученые производят обучение на открытых базах изображений, к примеру, ImageNet. Дабы ускорить процесс они тестируют нейросеть и учат разбирать на категории и обрабатывать, используя частичные фрагменты изображений и небольшую выборку признаков распознавания. Специалист создал уникальный алгоритм быстрого распознавания объектов на изображении. Разработанный процесс обзавелся названием – метод последовательных тернарных решений.

Суть алгоритма заключается в том, что нейросеть разделяет объекты на изображениях по сложности их распознавания. Андрей Савченко, разработчик метода, отметил, что любое изображение описывается множеством отличительных признаков, и сравнение их с примером обучения вовсе не содержит в себе цели.