// задачи
Классификация изображений
// описание
Ансамбль нейросетей CNN committee установил рекорд в 99.15% точности при распознавании дорожных знаков, оставив человека позади. Модель от IDSIA доказала, что глубокое обучение на GPU способно решать задачи автономного вождения на экспертном уровне.
// abstract
We describe the approach that won the preliminary phase of the German traffic sign recognition benchmark with a better-than-human recognition rate of 98.98%.We obtain an even better recognition rate of 99.15% by further training the nets. Our fast, fully parameterizable GPU implementation of a Convolutional Neural Network does not require careful design of pre-wired feature extractors, which are rather learned in a supervised way. A CNN/MLP committee further boosts recognition performance.
// faq
Что такое CNN committee (traffic sign)?+
Кто разработал CNN committee (traffic sign)?+
Какие задачи решает CNN committee (traffic sign)?+
// похожие модели