Распознавание изображений элементов зерновых смесей методами глубокого обучения с использованием библиотек keras и tensorflow - Крыловецкий, А А; Суходолов, Д М (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2018)
Методом вычислительного эксперимента исследована возможность использования нейросетей глубокого обучения для распознавания изображений элементов зерновых смесей. Проведено сравнение результатов для трех различных архитектур, реализованных в пакетах VGG16, VGG19 и MobileNet на наборе изображений зёрен различных растений. Выявлен относительный вклад морфологических, цветовых и текстурных признаков в решение задачи классификации изображений зерен с помощью нейросетей глубокого обучения.