Российский учёный ускорил компьютерное распознавание изображений на 40 процентов

Профессор НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Андрей Савченко разработал алгоритм, позволяющий ускорить компьютерное распознавание изображений сразу на 40 процентов. В своей работе специалист опирался на статистические методы последовательного анализа и множественных сравнений. Исследование опубликовал научный журнал Information Sciences.

При распознавании объектов на отдельных кадрах обычно используются свёрточные нейросети, которые представляют собой последовательность слоёв, в каждом из которых есть вход и выход. Цифровое описание изображения передаётся между слоями до тех пор, пока нейросеть не сможет определить класс запечатлённого на нём объекта.

Чтобы научить ИИ распознавать объекты на фото применяется алгоритм дообучения нейросети на основе нескольких наборов данных. Савченко удалось ускорить работу дообученных глубоких свёрточных нейросетей произвольного вида, состоящих из 90-780 слоев с помощью математических инструментов. При этом потери в точности нейросетей не превысили и одного процента.

Фото: официальный сайт мэра Москвы