Нейронные сети в детектировании номеров
|
|
Понедельник, 29 Мая 2017 г. 01:56
+ в цитатник

Распознавание автомобильных номеров до сих пор является самым продаваемым решением на основе компьютерного зрения. Сотни, если не тысячи продуктов конкурируют на этом рынке уже на протяжении 20-25 лет. Отчасти поэтому сверточные нейронные сети (CNN) не бьют прежние алгоритмические подходы на рынке.
Но опыт последних лет говорит, что алгоритмы CNN позволяют делать надежные и гибкие для применения решения. Есть и еще одно удобство: при таком подходе всегда можно улучшить надежность решения на порядок после реального внедрения за счет переобучения.
Кроме того, такие алгоритмы отлично реализуются на GPU (графических модулях), которые значительно эффективней с точки зрения потребления электроэнергии, чем обычные процессоры. А платформа Jetson TX так просто потребляет очень мало по меркам современных вычислителей. Наглядное “энергетическое превосходство”:
Читать дальше →
https://habrahabr.ru/post/329636/
Метки:
author Vasyutka
обработка изображений
машинное обучение
алгоритмы
блог компании recognitor
автомобильные номера
jetson tx1
сверточные нейронные сети
нейронные сети
nvidia
-
Запись понравилась
-
0
Процитировали
-
0
Сохранили
-