Vi beskriver det tillvägagångssätt som vann den sista fasen av det tyska riktmärket för erkännande av trafiktecken. Vår metod är den enda som uppnådde en bättre igenkänningsgrad än människan på 99,46 procent. Vi använder en snabb, fullt parameterizable GPU implementation av en Deep Neural Network (DNN) som inte kräver noggrann design av förtrådade funktionsextraktorer, som snarare lärs på ett övervakat sätt. Genom att kombinera olika DNNs utbildade på olika förbehandlade data till en Multi-Column DNN (MCDNN) ökar igenkänningsprestandan ytterligare, vilket gör systemet okänsligt även för variationer i kontrast och belysning.
I synnerhet Ciresan m.fl. REF vann slutfasen av tävlingen med hjälp av en GPU-implementering av ett Deep Neural Network (DNN), ytterligare förbättras i en Multi-Column DNN som gör systemet robust för variationer i kontrast och belysning.
Multi-Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification
{'venue': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'journal': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}