Детектирование трудноразличимых объектов с применением свёрточной нейронной сети YOLO Nan; Молодежь и современные информационные технологии

Детектирование трудноразличимых объектов с применением свёрточной нейронной сети YOLO Nan; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliografske podrobnosti
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2022.— [С. 14-15]
Glavni avtor:	Беляев С. И.
Korporativna značnica:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Drugi avtorji:	Мыцко Е. А. Евгений Алексеевич
Izvleček:	Заглавие с титульного экрана
Jezik:	ruščina
Izdano:	2022
Serija:	Искусственный интеллект и машинное обучение
Teme:	электронный ресурс труды учёных ТПУ детектирование объекты компьютерное зрение сверточные нейронные сети мобильные системы изображения обучающие выборки
Online dostop:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71175
Format:	Elektronski Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=634361

Podobne knjige/članki

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

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

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

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

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

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

Реализация сверточной нейронной сети на архитектуре YOLOv4 с использованием библиотеки PyTorch; Молодежь и современные информационные технологии
od: Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Izdano: (2021)

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

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

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

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

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

Анализ алгоритмов аугментации изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
od: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Izdano: (2024)

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)
od: Zoev I. V. Ivan Vladimirovich
Izdano: (2021)

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

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

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

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

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

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

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

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
od: Булько С. В.
Izdano: (2025)

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

Сегментации текста дореволюционных газет с применением нейросетевой модели YOLO; Молодежь и современные информационные технологии
od: Ломтев И. К.
Izdano: (2024)

Шаблоны и практика глубокого обучения
od: Ферлитш Э.
Izdano: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

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)
od: Dang Thi Phuong Chung
Izdano: (2019)

Детектирование автомобильных номеров; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
od: Сыздыкова Г. Ж.
Izdano: (2016)

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

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

Детектирование объектов с использованием сверточных нейронных сетей YOLO11; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
od: Ли Цзюмин
Izdano: (2025)

Алгоритмы детектирования текстовых областей на фотореалистичных изображениях со сложным фоном; Молодежь и современные информационные технологии
od: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Izdano: (2021)

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

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

Алгоритмы и модели интеллектуального анализа изображений на основе дескрипторов локальных особенностей: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 05.13.17
od: Казаков М. Г. Михаил Георгиевич
Izdano: (Новосибирск, [Б. и.], 2015)

Алгоритм распознавания эмоций людей с использованием нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
od: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Izdano: (2022)

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

Применение нейронных сетей для навигации мобильного робота по видеоориентирам; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
od: Чугунов Р. А.
Izdano: (2016)

Исследование производительности вычислительного модуля NEUROMATRIX МС127.05 при выполнении на нем нейронных сетей YOLO; Молодежь и современные информационные технологии
od: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Izdano: (2022)

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
od: Клековкин В. А. Вадим Александрович
Izdano: (2023)

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