Object classification with artificial neural networks: A comparative analysis
Autorzy:
- Kornel Domeradzki,
- Artur Jerzy Niewiadomski
Streszczenie
Object classification is a problem which has attracted a lot of research attention in recent years. Traditional approach to this problem is built on a shallow trainable architecture that was meant to detect handcrafted features. That approach works poorly and introduces many complications in situations where one is to work with more than a couple types of objects in an image with a large resolution. That is why in the past few years convolutional and residual neural networks have experienced a tremendous rise in popularity. In this paper, we provide a review on topics related to artificial neural networks and a brief overview of our research. Our review begins with a short introduction to the topic of computer vision. Afterwards we cover briefly the concepts of neural networks, convolutional and residual neural networks and their commonly used models. Then we provide a comparative performance analysis of the previously mentioned models in a binary and multi-label classification problem. Finally, multiple conclusions are drawn, which are to serve as guidelines for future computer vision systems implementations.
- Identyfikator pozycji
- UPHf0d8aacd68934598afaf75dc62c244f8
- Autor
- Tytuł czasopisma/serii
- Studia Informatica. Systems and Information Technology. Systemy i Technologie Informacyjne, ISSN 1731-2264
- Rok wydania
- 2019
- Nr
- 1-2
- Paginacja
- 43-56
- Objętość publikacji w arkuszach wydawniczych
- 0,70
- Uwagi merytoryczne
- Bibliogr. s. 55-56.
- Streszcz. w jęz. ang.
- Słowa kluczowe w języku angielskim
- Object classification; Neural networks; Convolutional neural networks; Residual neural networks
- DOI
- DOI:10.34739/si.2019.23.03 Otwiera się w nowej karcie
- Handle.net URL
- hdl.handle.net/11331/3491 Otwiera się w nowej karcie
- URL
- https://czasopisma.uph.edu.pl/index.php/studiainformatica/article/view/1866 Otwiera się w nowej karcie
- Język
- eng (en) English
- Licencja
- Plik
-
- Plik: 1
- Studia_Informatica._Systems_and_Information_Technology._Systemy_i_Technologie_Informacyjne,_2019,_nr_1-2,_s._43-56, Plik Domeradzki.K.Niewiadomski.A.Object_classification_with_artificial_neural_networks.pdf / 1 MB
- Studia_Informatica._Systems_and_Information_Technology._Systemy_i_Technologie_Informacyjne,_2019,_nr_1-2,_s._43-56
- dostępny od: 22-10-2021
- z dnia 22-10-2021
1 MB - Studia_Informatica._Systems_and_Information_Technology._Systemy_i_Technologie_Informacyjne,_2019,_nr_1-2,_s._43-56, Plik Domeradzki.K.Niewiadomski.A.Object_classification_with_artificial_neural_networks.pdf / 1 MB
-
- Punktacja ministerialna (całkowita)
- 20
- Źródło punktacji
- journalList
- Punktacja
- = 20.0, 03-02-2024, ArticleFromJournal
- Wskaźniki bibliometryczne
- = 0
- Jednolity identyfikator zasobu
- https://bazawiedzy.uph.edu.pl/info/article/UPHf0d8aacd68934598afaf75dc62c244f8/
- URN
urn:uph-prod:UPHf0d8aacd68934598afaf75dc62c244f8
* Podana liczba cytowań wynika z analizy informacji dostępnych w Internecie i jest zbliżona do wartości obliczanej przy pomocy systemu Publish or PerishOtwiera się w nowej karcie.