Реализация сверточной нейронной сети на архитектуре YOLOv4 с использованием библиотеки PyTorch; Молодежь и современные информационные технологии

Реализация сверточной нейронной сети на архитектуре YOLOv4 с использованием библиотеки PyTorch; Молодежь и современные информационные технологии

Xehetasun bibliografikoak
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2021.— [С. 53-54]
Egile nagusia:	Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Erakunde egilea:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Beste egile batzuk:	Ткачёв С. А.
Gaia:	Заглавие с титульного экрана
Hizkuntza:	errusiera
Argitaratua:	2021
Saila:	Искусственный интеллект и машинное обучение
Gaiak:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сверточные нейронные сети архитектура компьютерное зрение мониторинг земная поверхность реальное время алгоритмическое обеспечение
Sarrera elektronikoa:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67975
Formatua:	Baliabide elektronikoa Liburu kapitulua
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=633144

Antzeko izenburuak

Нейронные сети в PyTorch Учебное пособие
nork: Гафаров Ф.М. Фаиль Мубаракович
Argitaratua: (Казань, Казанский (Приволжский) федеральный университет, 2024)

Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов; Современные технологии, экономика и образование
nork: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Argitaratua: (2019)

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

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

Обучение с подкреплением на PyTorch. Сборник рецептов
nork: Лю Ю.
Argitaratua: (Москва, ДМК Пресс, 2020)

Глубокое обучение с TensorFlow, Keras и PyTorch
Argitaratua: (Москва, ДМК Пресс, 2025)

Детектирование лиц с помощью сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Калиновский И. А. Илья Андреевич
Argitaratua: (2013)

Оптимизация гиперпараметров сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Раднаев Ч. Б.
Argitaratua: (2018)

Применение различных типов изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Булыгин Д. А.
Argitaratua: (2020)

Обнаружение автомобильных аварий в реальном времени с применением нейросети архитектуры YOLOv3; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Ротарь В. Г. Виктор Григорьевич
Argitaratua: (2021)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Argitaratua: (2022)

Применение сверточной нейронной сети для классификации текстов при извлечении признаков на уровне символов; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Журавлев В. Г.
Argitaratua: (2019)

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Имигеев Е. И.
Argitaratua: (2018)

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

Перспективные нейронные сети для реализации на ПЛИС; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Береснев А. П. Алексей Павлович
Argitaratua: (2018)

Сегментация выбоин с помощью сверточной нейронной сети YOLOV8; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Канаева И. А.
Argitaratua: (2024)

Влияние аддитивных помех на качество семантической сегментации снимков деревьев пихты, выполняемой с использованием модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Булько С. В.
Argitaratua: (2025)

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

Я в БПЛА для распознавания дронов; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Гелимов А. И.
Argitaratua: (2024)

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

Исследование моделей сверточных нейронных сетей YOLOv5 и YOLOv8 при детектировании летающих объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Клековкин В. А.
Argitaratua: (2025)

Распознавание жестов рук в режиме реального времени; Научный вестник Новосибирского государственного технического университета; № 1 (66)
nork: Булыгин Д. А. Дмитрий Александрович
Argitaratua: (2020)

Методы идентификации и отслеживания объектов в системах дополненной реальности и компьютерного зрения учебное пособие для вузов
nork: Золкин А. Л.
Argitaratua: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Система компьютерного зрения для оценки динамики сепарации скважной жидкости; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Цавнин А. В. Алексей Владимирович
Argitaratua: (2021)

Цвет в архитектуре
nork: Алексеев С. С.
Argitaratua: (Москва, Госстройиздат, 1934)

Computing unite of a mobile computer vision system; IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; Vol. 1019 : 14th International Forum on Strategic Technology (IFOST 2019)
nork: Zoev I. V. Ivan Vladimirovich
Argitaratua: (2021)

Разработка алгоритма генеративной нейронной сети для создания управляемых кадров изображений лиц; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Argitaratua: (2021)

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)
nork: Dang Thi Phuong Chung
Argitaratua: (2019)

Диагностика сварных соединений с использованием нейросетевых технологий; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Тарасов Б. В.
Argitaratua: (2025)

Модель сверточной нейронной сети LeNet5 для обнаружения и классификации объектов воздушного пространства на изображениях; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 2
nork: Клековкин В. А. Вадим Александрович
Argitaratua: (2023)

Алгоритмическое и программное обеспечение сопровождения анализа результатов радиологических исследований; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Семёнов С. А.
Argitaratua: (2019)

Алгоритмическое и программное обеспечение для распознавания образов при помощи вейвлетов и нейронной сети; Современные техника и технологии; Т. 2
nork: Григорьев В. С.
Argitaratua: (2012)

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Маслов К. А.
Argitaratua: (2020)

Решение задачи распознавания жестов рук на основе нейронной сети Mask-RCNN; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Argitaratua: (2021)

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

Применение методов машинного обучения для решения задачи классификации эмоции на изображении по ключевым точкам; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
nork: Коровкин В. А. Виталий Александрович
Argitaratua: (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
Argitaratua: (2021)

Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
nork: Антонио Д.
Argitaratua: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Гибридная модель вставки постоянного тока; Энергия единой сети; № 2 (5)
Argitaratua: (2016)

Восстановление неравномерно освещенных изображений с использованием сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Сапегин А. А.
Argitaratua: (2024)