کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863074 | 1439404 | 2018 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Deep neural network for traffic sign recognition systems: An analysis of spatial transformers and stochastic optimisation methods
ترجمه فارسی عنوان
شبکه عصبی عمیق برای سیستم های تشخیص علامت های ترافیکی: تحلیل ترانسفورماتورهای فضایی و روش های بهینه سازی تصادفی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری عمیق، علامت ترافیک، شبکه ترانسفورماتور فضایی شبکه عصبی متقاطع،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents a Deep Learning approach for traffic sign recognition systems. Several classification experiments are conducted over publicly available traffic sign datasets from Germany and Belgium using a Deep Neural Network which comprises Convolutional layers and Spatial Transformer Networks. Such trials are built to measure the impact of diverse factors with the end goal of designing a Convolutional Neural Network that can improve the state-of-the-art of traffic sign classification task. First, different adaptive and non-adaptive stochastic gradient descent optimisation algorithms such as SGD, SGD-Nesterov, RMSprop and Adam are evaluated. Subsequently, multiple combinations of Spatial Transformer Networks placed at distinct positions within the main neural network are analysed. The recognition rate of the proposed Convolutional Neural Network reports an accuracy of 99.71% in the German Traffic Sign Recognition Benchmark, outperforming previous state-of-the-art methods and also being more efficient in terms of memory requirements.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 99, March 2018, Pages 158-165
Journal: Neural Networks - Volume 99, March 2018, Pages 158-165
نویسندگان
Álvaro Arcos-GarcÃa, Juan A. Álvarez-GarcÃa, Luis M. Soria-Morillo,