Hatékony neurális hálózat tervezése forgalomban részt vevő objektumok felismerésére

OData támogatás
Konzulens:
Hadházi Dániel
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Jelenleg egyre nagyobb igény van a járműiparban a hatékony vezetést segítő rendszerekre. Ahogy a hardverek és a technológia fejlődik, úgy egyre nagyobb szerepet kap a neurális háló-alapú objektum-detekció ebben a témakörben. Figyelembe kell venni azt is, hogy egy beágyazott rendszeres környezetben gyakran korlátozott a rendelkezésre álló memória-, illetve számítási kapacitás. Ezért szükséges egy kompromisszumot kötni a teljesítmény és az erőforrásigény között.

Ebben a szakdolgozatban azt vizsgáltam, hogy milyen létező hálóstruktúrát érdemes használni ennek tekintetében, és hogy hogyan lehet egy létező neurális hálót hatékonyabbá tenni. Számos optimalizációs módszer létezik, amelyeknek alapvető célja a memóriaigény csökkentése, az elvégzendő műveletek számának csökkentése, de optimalizációnak nevezhető az is, ha egy adott komplexitású hálóval a korábbinál jobb eredményt érünk el.

Ezekkel a témakörökkel kapcsolatban végeztem irodalomkutatást, illetve próbáltam a szerzett tapasztalatokat a gyakorlatba is átültetni.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.