Алгоритмы детектирования текстовых областей на фотореалистичных изображениях со сложным фоном; Молодежь и современные информационные технологии

Алгоритмы детектирования текстовых областей на фотореалистичных изображениях со сложным фоном; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliographische Detailangaben
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2021.— [С. 31-33]
1. Verfasser:	Друки А. А. Алексей Алексеевич
Körperschaft:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Weitere Verfasser:	Лазуков М. В.
Zusammenfassung:	Заглавие с титульного экрана
Sprache:	Russisch
Veröffentlicht:	2021
Schriftenreihe:	Искусственный интеллект и машинное обучение
Schlagworte:	электронный ресурс труды учёных ТПУ алгоритмы детектирование текстовые изображения фотореалистичные изображения компьютерное зрение нейронные сети детекция
Online-Zugang:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/68062
Format:	Elektronisch Buchkapitel
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=633136

Ähnliche Einträge

Исследование архитектуры сети YOLO для детектирования объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
von: Береснев А. П. Алексей Павлович
Veröffentlicht: (2018)

Сравнение архитектур U-Net и FCN для детектирования текстовых надписей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
von: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Veröffentlicht: (2022)

Исследование свёрточных нейронных сетей класса YOLO длямобильных систем детектирования объектов на изображениях; ГрафиКон-2018
von: Береснев А. П. Алексей Павлович
Veröffentlicht: (2018)

Детектирование летающих объектов на изображениях с помощью свёрточных нейронных сетей семейства YOLO; Молодежь и современные информационные технологии
von: Мунько А. С.
Veröffentlicht: (2023)

Программа детектирования объекта по шаблону на изображении; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
von: Янь Фэнхуа
Veröffentlicht: (2016)

Обзор алгоритмов детектирования текстовых областей на изображениях и видеозаписях; Компьютерная оптика; Т. 41, № 3
von: Болотова Ю. А. Юлия Александровна
Veröffentlicht: (2017)

Детектирование трудноразличимых объектов с применением свёрточной нейронной сети YOLO Nan; Молодежь и современные информационные технологии
von: Беляев С. И.
Veröffentlicht: (2022)

Нейросетевое выделение и распознавание автомобильных номерных знаков на изображениях со сложным фоном; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
von: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Veröffentlicht: (2014)

Исследование точности детектирования объектов на изображениях с помощью нейронных сетей YOLOv3, вычисляемых на высокопроизводительных вычислительных устройствах; Молодежь и современные информационные технологии
von: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Veröffentlicht: (2022)

Разработка системы детектирования дефектов на термограммах; Молодежь и современные информационные технологии
von: Командинов П. А.
Veröffentlicht: (2026)

Cверточные нейронные сети семейства YOLO для решения задачи мультиклассификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
von: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Veröffentlicht: (2023)

Нейросетевое выделение и распознавание автомобильных номерных знаков на изображениях со сложным фоном; Современные техника и технологии; Т. 2
von: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Veröffentlicht: (2014)

Сравнительный анализ методов обнаружения особых точек на перекрывающихся изображениях общей области пространства; Молодежь и современные информационные технологии
von: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Veröffentlicht: (2021)

Применение нейросетевых алгоритмов для семантической сегментации спутниковыхснимков поверхности Земли; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 63
von: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Veröffentlicht: (2023)

Применение сверточных нейронных сетей для выделения и распознавания автомобильных номерных знаков на изображениях со сложным фоном; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 324, № 5 : Информационные технологии
von: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Veröffentlicht: (2014)

Применение сверточной нейронной сети U-Net для сегментации текстовых областей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
von: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Veröffentlicht: (2021)

Изучение точности работы нейронной сети YOLO в сложных сценах; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
von: Сюэ Юйнин
Veröffentlicht: (2026)

Детектирование летающих объектов на RGB-изображениях с помощью моделей сверточных нейронных сетей семейства YOLOv11; Молодежь и современные информационные технологии
von: Кушнарев А. А.
Veröffentlicht: (2026)

Разработка системы комьютерного зрения для сельскохозяйственной техники; Молодежь и современные информационные технологии
von: Лошаков К. П.
Veröffentlicht: (2019)

Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 55
Veröffentlicht: (2021)

Исследование детекции дефектов поверхности литиевых батарей на основе YOLO26m; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
von: Ван Чжаофу
Veröffentlicht: (2026)

A fruits recognition system based on a modern deep learning technique; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 1327 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019)
von: Dang Thi Phuong Chung
Veröffentlicht: (2019)

Сравнение моделей детекции СИЗ с применением полуавтоматической разметки данных; Молодежь и современные информационные технологии
von: Ковалев Е. О.
Veröffentlicht: (2026)

Фильтрация данных в сенсоре Microsoft Kinect; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
von: Дусеев В. Р.
Veröffentlicht: (2014)

Модель сверточной нейронной сети для детектирования объектов воздушного пространства на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
von: Клековкин В. А.
Veröffentlicht: (2023)

Компьютерное зрение. Современный подход: пер. с англ.
von: Форсайт Д. Дэвид
Veröffentlicht: (Москва, Вильямс, 2004)

Разработка системы учета интенсивности дорожного движения на основе компьютерного зрения; Молодежь и современные информационные технологии
von: Агарков Д. А.
Veröffentlicht: (2026)

Модели сверточных нейронных сетей YOLO для детектирования на изображениях объектов воздушного пространства; Молодежь и современные информационные технологии
von: Тятюшкин И. М.
Veröffentlicht: (2025)

Разработка программного модуля для преобразования сложносоставных текстовых и графических данных в стандартный язык разметки документов HTML (на примере текстового редактора Microsoft Office Word); Технологии Microsoft в теории и практике программирования
von: Соболев А. А.
Veröffentlicht: (2015)

Анализ эффективности сверточной нейронной сети YOLOV4-CSP при решении задачи мультиклассификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
von: Ткачёв С. А.
Veröffentlicht: (2023)

Модель полносверточной нейронной сети для семантической сегментации деревьев пихты на изображениях с БПЛА; Молодежь и современные информационные технологии
von: Мачука М. К. Р.
Veröffentlicht: (2024)

Анализ эффективности компактных моделей сверточных нейронных сетей класса YOLO при решении задачи классификации объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
von: Беляев С. И.
Veröffentlicht: (2023)

Automation of segmentation of tomographic images; Ресурсоэффективным технологиям - энергию и энтузиазм молодых
von: Vlasov A. V. Andrey Vladimirovich
Veröffentlicht: (2014)

САПР конструктора машиностроителя: учебник
von: Берлинер Э. М. Эдуард Максович
Veröffentlicht: (Москва, Инфра-М, 2015)

Задача моделирования оптического потока на основе динамики движения частиц; Кибернетика и программирование; № 5
von: Багутдинов Р. А. Равиль Анатольевич
Veröffentlicht: (2016)

Аппаратная реализация на ПЛИС свёрточных нейронных сетей дляраспознавания объектов на изображениях; ГрафиКон-2018
Veröffentlicht: (2018)

Определение положения объекта на томографическом снимке; Ресурсоэффективным технологиям - энергию и энтузиазм молодых
von: Власов А. В.
Veröffentlicht: (2012)

Нейросетевое распознавание рукописных символов на изображениях; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
von: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Veröffentlicht: (2013)

Алгоритмы выделения и идентификации дорожных знаков на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
von: Каковкин П. А.
Veröffentlicht: (2014)

Обнаружение линий на зашумленных изображениях на основании применения преобразования Хафа; Молодежь и современные информационные технологии
von: Лобанова В. А.
Veröffentlicht: (2019)