Un modelo de reducción de sobreajuste basado en un conjunto novedoso con redes neuronales convolucionales para el sistema de reconocimiento de señales de tráfico
Autores: Shanmugavel, Anantha Babu; Ellappan, Vijayan; Mahendran, Anand; Subramanian, Murali; Lakshmanan, Ramanathan; Mazzara, Manuel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un modelo de reducción de sobreajuste basado en un conjunto novedoso con redes neuronales convolucionales para el sistema de reconocimiento de señales de tráfico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Conjunto
Lenet
Vggnet
Dropoutnet
Clasificación de imágenes
Tiempo real
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El modelo ELVD (Ensemble-based Lenet VGGNet y DropoutNet) se utiliza en este artículo para examinar principios hipotéticos e identificación teórica de un dispositivo de clasificación de imágenes en tiempo real y seguimiento y reconocimiento de objetos que se ejecuta a bordo de un vehículo.
Descripción
El modelo ELVD (Ensemble-based Lenet VGGNet y DropoutNet) se utiliza en este artículo para examinar principios hipotéticos e identificación teórica de un dispositivo de clasificación de imágenes en tiempo real y seguimiento y reconocimiento de objetos que se ejecuta a bordo de un vehículo.