- Tytuł:
-
Porównanie modeli LeNet-5, AlexNet i GoogLeNet w rozpoznawaniu pisma ręcznego
Comparison of LeNet-5, AlexNet and GoogLeNet models in handwriting recognition - Autorzy:
-
Michalski, Bartosz
Plechawska-Wójcik, Małgorzata - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/2086218.pdf
- Data publikacji:
- 2022
- Wydawca:
- Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
- Tematy:
-
konwolucyjne sieci neuronowe
klasyfikacja pisma odręcznego
convolutional neural networks
handwriting classification - Opis:
-
Celem badania było porównanie dokładności rozpoznawania pisma odręcznego oraz czasu potrzebnego na klasyfikację danych ze zbiorów testowych. Do badań wykorzystano architektury Lenet-5, AlexNet i GoogLeNet. Wszystkie wybra-ne architektury są modelami konwolucyjnych sieci neuronowych. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem baz obrazów odręczenie pisanych cyfr MNIST i odręcznie pisanych liter EMNIST. Po wykonaniu badań stwierdzono, że największą dokładnością wykazał się model GoogLeNet, a najmniejszą LeNet-5. Natomiast najmniej czasu na wykona-nie zadania potrzebował model LeNet-5, a najwięcej GoogLeNet. Na podstawie otrzymanych wyników stwierdzono, że zwiększanie złożoności modelu wpływa pozytywnie na dokładność klasyfikacji obiektów, ale znacznie zwiększa zapo-trzebowanie na zasoby komputera.
The aim of the study was to compare the accuracy of handwriting recognition and the time needed to classify data from the test sets. The Lenet-5, AlexNet and GoogLeNet architectures were used for the research. All selected architectures are models of convolutional neural networks. The research was carried out with the use of image databases, handwritten digits MNIST and handwritten letters EMNIST. After the tests, it was found that the GoogLeNet model showed the highest accuracy, and the LeNet-5 the lowest. However, the LeNet-5 model needed the least time to complete the task, and GoogLeNet the most. On the basis of the obtained results, it was found that increasing the complexity of the model positively influences the accuracy of object classification, but significantly increases the demand for computer re-sources. - Źródło:
-
Journal of Computer Sciences Institute; 2022, 23; 145--151
2544-0764 - Pojawia się w:
- Journal of Computer Sciences Institute
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł