論文の概要: Deep Learning Approach Combining Lightweight CNN Architecture with Transfer Learning: An Automatic Approach for the Detection and Recognition of Bangladeshi Banknotes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05081v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 15:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 14:17:39.984069
• Title: Deep Learning Approach Combining Lightweight CNN Architecture with Transfer Learning: An Automatic Approach for the Detection and Recognition of Bangladeshi Banknotes
• Title（参考訳）: ライトウェイトCNNアーキテクチャとトランスファーラーニングを組み合わせた深層学習アプローチ:バングラデシュ紙幣の自動検出と認識のためのアプローチ
• Authors: Ali Hasan Md. Linkon, Md. Mahir Labib, Faisal Haque Bappy, Soumik Sarker, Marium-E-Jannat and Md Saiful Islam
• Abstract要約: 本稿では,軽量畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づく最先端の深層学習手法について述べる。 MobileNet を使用した 8000 画像データセットの最大テスト精度は 98.88%、NASNetMobile を用いた 1970 画像データセットでは 100%、MobileNet を用いた組み合わせデータセット (9970 画像) では 97.77% を達成しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7503129292751939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic detection and recognition of banknotes can be a very useful technology for people with visual difficulties and also for the banks itself by providing efficient management for handling different paper currencies. Lightweight models can easily be integrated into any handy IoT based gadgets/devices. This article presents our experiments on several state-of-the-art deep learning methods based on Lightweight Convolutional Neural Network architectures combining with transfer learning. ResNet152v2, MobileNet, and NASNetMobile were used as the base models with two different datasets containing Bangladeshi banknote images. The Bangla Currency dataset has 8000 Bangladeshi banknote images where the Bangla Money dataset consists of 1970 images. The performances of the models were measured using both the datasets and the combination of the two datasets. In order to achieve maximum efficiency, we used various augmentations, hyperparameter tuning, and optimizations techniques. We have achieved maximum test accuracy of 98.88\% on 8000 images dataset using MobileNet, 100\% on the 1970 images dataset using NASNetMobile, and 97.77\% on the combined dataset (9970 images) using MobileNet.
• Abstract（参考訳）: 紙幣の自動検出と認識は、視覚障害者や銀行自身にとって、異なる紙幣を扱うための効率的な管理を提供することで、非常に有用な技術である。 軽量モデルは、あらゆる便利なIoTベースのガジェット/デバイスに簡単に統合できる。 本稿では,移動学習と組み合わせた軽量畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づく最先端の深層学習手法について述べる。 バングラデシュの紙幣画像を含む2つの異なるデータセットを持つベースモデルとして、ResNet152v2、MobileNet、NASNetMobileが使用された。 バングラ通貨のデータセットは、バングラデシュの銀行券8000枚で、バングラ通貨のデータセットは1970年の画像で構成されている。 モデルの性能は、データセットと2つのデータセットの組み合わせの両方を用いて測定した。 最大効率を達成するために,様々な拡張,ハイパーパラメータチューニング,最適化技術を用いた。 我々は、MobileNetを用いた8000の画像データセットで98.88\%、NASNetMobileを用いた1970年の画像データセットで100\%、MobileNetを用いた組み合わせデータセット(9970画像)で97.77\%の最大テスト精度を達成した。

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