Điều khiển xe tự lái sử dụng mạng nơron tích chập tiên tiến

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thị Thảo Hiếu Lương, Thị Thùy Phạm

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2023

Mô tả vật lý: 27-36

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 430039

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Mạng nơron tích chập (CNN) là một trong những mô hình mạng học sâu (Deep Learning) phổ biến nhất hiện nay, có khả năng nhận dạng và phân loại hình ảnh với độ chính xác cao, thậm chí tốt hơn con người trong nhiều trường hợp. Mô hình này đã và đang được ứng dụng vào các hệ thống xử lý ảnh lớn của Facebook, Google hay Amazon... Bài báo nghiên cứu lý thuyết về mô hình mạng CNN tiên tiến (VGG-16), dựa trên kiến trúc VGG-16. Tác giả xây dựng mô hình mới, bằng cách xen kẽ kích thước bộ lọc 3x3, 1x1, tăng số lượng khối tích chập, sử dụng hàm kích hoạt ELU sau mỗi lớp tích chập, tinh chỉnh các siêu tham số
sau đó thực nghiệm áp dụng mô hình mới vào dự đoán góc lái xe tự hành dựa trên hình ảnh thu được từ phần mềm mô phỏng xe tự lái Udacity. Thực hiện đánh giá, so sánh, kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình mới dự đoán góc lái thực sự hiệu quả.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR