Оценка качества изображений с помощью нейронных сетей высокого порядка

Оценка качества изображений с помощью нейронных сетей высокого порядка

Podrobná bibliografie
Parent link:	Ресурсоэффективным технологиям - энергию и энтузиазм молодых: Сборник научных трудов V Всероссийской конференции студентов элитного технического образования, г. Томск, 25 -27 марта 2014 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ). [С. 118-121].— , 2014
Hlavní autor:	Муравьев А. С.
Korporativní autor:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт кибернетики (ИК) Кафедра вычислительной техники (ВТ)
Další autoři:	Белоусов А. А. Артем Анатольевич (727)
Shrnutí:	Заглавие с титульного экрана
Vydáno:	2014
Edice:	Интеллектуальные информационно-телекоммуникационные системы мониторинга и управления
Témata:	труды учёных ТПУ электронный ресурс качество изображения нейронные сети
On-line přístup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/66030 http://www.lib.tpu.ru/fulltext/c/2014/C08/044.pdf
Médium:	Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=606503

Podobné jednotky

Нейроэволюционное улучшение качества изображений
Autor: Чернявский А. В.
Vydáno: (2006)

Использование нейронных сетей для обработки тепловизионных изображений
Autor: Нестерук Д. А. Денис Алексеевич
Vydáno: (2011)

Интегральная оценка изображений с помощью искусственной нейронной сети
Autor: Муравьев А. С.
Vydáno: (2013)

Интегральная оценка изображений с помощью искусственной нейронной сети
Autor: Муравьев А. С. Антон Сергеевич
Vydáno: (2013)

Восстановление спутниковых изображений с использованием частичных сверточных нейронных сетей
Autor: Мачука Мендоса Кристиан Родриго
Vydáno: (2022)

Утечка данных при обучении нейронных сетей на примере анализа медицинских изображений
Autor: Шубкин Е. О.
Vydáno: (2022)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц на изображениях
Autor: Казиев А. Б.
Vydáno: (2016)

Применение нейронных сетей к трекингу объектов
Autor: Санников М. А.
Vydáno: (2014)

Применение сверточных нейронных сетей для семантической сегментации изображений результатов капиллярного контроля
Autor: Холичев Д. Д.
Vydáno: (2022)

Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммахс применением свёрточных нейронных сетей
Autor: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Vydáno: (2020)

Использование нейронных сетей для обработки ИК-изображения
Autor: Уланова Е. А.
Vydáno: (2009)

Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород
Autor: Денисов В. И.
Vydáno: (2025)

Применение нейронных сетей для радиационного контроля качества сварных соединений
Autor: Назаренко С. Ю.
Vydáno: (2017)

Детектирование летающих объектов на изображениях с помощью свёрточных нейронных сетей семейства YOLO
Autor: Мунько А. С.
Vydáno: (2023)

Алгоритмическое и программное обеспечение для классификации цифровых изображений с помощью вейвлет-преобразования Хаара и нейронных сетей
Autor: Буй Тхи Тху Чанг
Vydáno: (2011)

Применение нейронных сетей для определения расположения ключевых точек лица на изображениях
Autor: Минаева О. И.
Vydáno: (2018)

Классификация текста на изображениях реальных сцен при помощи сверточных нейронных сетей
Autor: Исаев Е. А.
Vydáno: (2019)

Применение эволюционирующей нейронной сети для улучшения качества изображений
Autor: Чернявский А. В.
Vydáno: (2006)

Поиск фрагмента в серии изображений с помощью нейронной сети Кохонена
Autor: Герасимова Н. И. Надежда Игоревна
Vydáno: (2014)

Обработка и анализ изображений с помощью обучения нейронных сетей учебное пособие
Autor: Костылев В. И.
Vydáno: (Воронеж, ВГУ, 2019)

Распознавание образов с помощью нейронных сетей
Autor: Маткасым Н. Н.
Vydáno: (2016)

Исследование точности детектирования объектов на изображениях с помощью нейронных сетей YOLOv3, вычисляемых на высокопроизводительных вычислительных устройствах
Autor: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Vydáno: (2022)

Программирование глубоких нейронных сетей на языке Python учебное пособие
Autor: Цуканова Н. И. Нина Ивановна
Vydáno: (Москва, КУРС, 2022)

Искусственные нейронные сети в задачах повышения резкости изображений
Vydáno: (2018)

Исследование эффективности сверточных нейронных сетей класса U-Net
Autor: Игольников Н. А.
Vydáno: (2020)

Организация и использование нейронных сетей методы и технологии
Autor: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Vydáno: (Томск, Изд-во НТЛ, 2006)

Исследование возможности применения нейронных сетей для решения задач капиллярной дефектоскопии
Autor: Холичев Д. Д.
Vydáno: (2022)

Моделирование процессов в газовой центрифуге с помощью нейронных сетей
Vydáno: (2007)

Аннотирование объектов на медицинских изображениях рентгенографии грудной клетки с применением нейронных сетей
Autor: Башлыков А. А.
Vydáno: (2020)

Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ пер. с пол.
Vydáno: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2011)

Восстановление неравномерно освещенных изображений
Autor: Сапегин А. А.
Vydáno: (2024)

Обзор методов сегментации медицинских изображений
Autor: Шубкин Е. О.
Vydáno: (2021)

Распознавание изображений лиц на основе кластеризации
Autor: Горемыкина Д. С.
Vydáno: (2016)

Разработка программного обеспечения для распознавания объектов на изображениях при помощи искусственных нейронных сетей и вейвлетов
Autor: Григорьев Д. С. Дмитрий Сергеевич
Vydáno: (2011)

Сегментация цветных изображений природных объектов с помощью рекуррентной нейронной сети
Autor: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Vydáno: (2013)

Обучение моделей сверточных нейронных сетей YOLOv5 и YOLOv7 при решении задачи мультикласcификации объектов на изображениях
Autor: Тятюшкин И. М.
Vydáno: (2024)

Методы удаления шумов на изображениях на основе применения искусственных нейронных сетей
Autor: Фан Нгок Хоанг
Vydáno: (2010)

Кластеризация изображений рекуррентной нейронной сетью
Autor: Канаева И. А.
Vydáno: (2018)

Алгоритм улучшения качества подводных снимков на основе нейроэволюционного подхода
Autor: Хаустов П. А. Павел Александрович
Vydáno: (2016)

Восстановление неравномерно освещенных изображений с использованием сверточной нейронной сети
Autor: Сапегин А. А.
Vydáno: (2024)