Методика построения карт глубины стереоизображения с помощью капсульной нейронной сети; Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники; Т. 22, № 1

Методика построения карт глубины стереоизображения с помощью капсульной нейронной сети; Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники; Т. 22, № 1

Bibliografiske detaljer
Parent link:	Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники/ Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) Т. 22, № 1.— 2019.— [С. 83-86]
Hovedforfatter:	Чугунов Р. А. Роман Анварович
Institution som forfatter:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Andre forfattere:	Кульневич А. Д. Алексей Дмитриевич, Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Summary:	Заглавие с экрана Дана оценка работе капсульной нейронной сети в задаче построения карты глубины по стереоизображению. Выполнены обзор существующих решений и теоретический обзор для решения задачи разработки программы. Описана структура нейронной сети и процесс ее обучения. In this paper, the SegCaps neural networks were tested on the task of depth map prediction using stereo images. Overview of existing solutions was carried out to develop the algorithm. The article describes the structure of the neural network and the network training process. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса
Sprog:	russisk
Udgivet:	2019
Serier:	Управление, вычислительная техника и информатика
Fag:	электронный ресурс труды учёных ТПУ изображения глубины машинное обучение
Online adgang:	https://elibrary.ru/item.asp?id=38527021
Format:	Electronisk Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=660543

Lignende værker

Фильтрация данных глубины с сенсора kinect; Современные проблемы науки и образования; № 1
af: Дусеев В. Р. Вагиз Рауфович
Udgivet: (2015)

Нелинейная металлогения и глубины Земли
af: Щеглов А. Д. Алексей Дмитриевич
Udgivet: (Москва, Наука, 1985)

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

Радиоизотопный способ контроля глубины поверхностного наклепа нефтегазовых трубопроводов; Дефектоскопия; № 12
af: Боченин В. И.
Udgivet: (2004)

Повышение глубины переработки сырья для получения дизельного топлива зимних и арктических марок; Техника и технология нефтехимического и нефтегазового производства
af: Афанасьева Д. А. Дарья Александровна
Udgivet: (2017)

Пороговые реакции и предельные глубины выгорания облученного ядерного топлива; Ресурсоэффективным технологиям - энергию и энтузиазм молодых
af: Губайдулин И. М.
Udgivet: (2014)

Интегральная оценка изображений с помощью искусственной нейронной сети; Ресурсоэффективным технологиям - энергию и энтузиазм молодых
af: Муравьев А. С. Антон Сергеевич
Udgivet: (2013)

Интегральная оценка изображений с помощью искусственной нейронной сети; Современные техника и технологии; Т. 2
af: Муравьев А. С.
Udgivet: (2013)

Пространственное увеличение разрешения изображений при помощи генеративно-состязательной сети; Молодежь и современные информационные технологии
af: Монгуш Т. В.
Udgivet: (2023)

Обеспечение проектного значения глубины выгорания ядерного топлива ресурсом графита топливных блоков высокотемпературных газоохлаждаемых реакторов; Известия вузов. Ядерная энергетика; № 3
Udgivet: (2019)

Одиссея подводного флота России; Природа; № 2
af: Лисицын А. П.
Udgivet: (2004)

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

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

Сегментация мультимодальных изображений на основе методов машинного обучения; Современные технологии, экономика и образование
af: Гергет О. М. Ольга Михайловна
Udgivet: (2020)

Поиск фрагмента в серии изображений с помощью нейронной сети Кохонена; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
af: Герасимова Н. И. Надежда Игоревна
Udgivet: (2014)

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

Особенности разработки покерного игрового интеллекта на основе искусственной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
af: Иванцов В. В.
Udgivet: (2016)

Методы машинного обучения в радиомике для анализа кардиоваскулярных изображений; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
af: Саматов Д. С.
Udgivet: (2023)

Проектирование автоматизированных систем визуального контроля качества изделий: практическое пособие
af: Спиридонов В. В.
Udgivet: (Санкт-Петербург, БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 2020)

Interpretation of old chemical images; Химия и химическая технология в XXI веке; Т. 2
Udgivet: (2022)

Segmentation of sentinel satellite images: comparison of machine learning and deep-learning-based models; Молодежь и современные информационные технологии
af: Tokareva O. S. Olga Sergeevna
Udgivet: (2021)

Миграция нефти и газа на больших глубинах
af: Линецкий В. Ф. Виктор Филиппович
Udgivet: (Киев, Наукова думка, 1974)

Разработка обновляемого обучающего датасета для нейронной сети автоматизированной диагностики рака молочной железы; Молодежь и современные информационные технологии
Udgivet: (2020)

Распознавание рукописных цифр на изображениях с использованием инструментов машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
af: Вторушина А. С.
Udgivet: (2020)

Сегментация снимков микрофокусной рентгенографии; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
af: Ильина C. А.
Udgivet: (2021)

Утечка данных при обучении нейронных сетей на примере анализа медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
af: Шубкин Е. О.
Udgivet: (2022)

Техническое зрение робототехнических комплексов
af: Балабанов П. В.
Udgivet: (Тамбов, ТГТУ, 2019)

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

Комплексный алгоритм вычисления оптического потока с использованием взвешенной меры подобия; Перспективные материалы с иерархической структурой для новых технологий и надежных конструкций
af: Панин С. В. Сергей Викторович
Udgivet: (2016)

Детекрирование объектов на изображении на основе метода деревьев решений; Молодежь и современные информационные технологии
af: Коваль Д. И.
Udgivet: (2020)

Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW
af: Визильтер Ю. В.
Udgivet: (Москва, ДМК Пресс, 2009)

Определение области зрения и пространственного разрешения в бистатической схеме лазерного монитора; Современные материалы и технологии новых поколений
af: Васнев Н. А.
Udgivet: (2019)

Сверточная нейронная сеть для классификации без использования дополнительных библиотек; Молодежь и современные информационные технологии
af: Адаричев В. С.
Udgivet: (2020)

Color segmentation of TV images for automatic object detection; Молодежь и современные информационные технологии
af: Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Udgivet: (2021)

Применение эволюционирующей нейронной сети для улучшения качества изображений; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 309, № 7
af: Чернявский А. В.
Udgivet: (2006)

Анализ результатов распознавания патологий на рентгенологических изображениях грудной клетки с помощью карт активации классов; Молодежь и современные информационные технологии
af: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Udgivet: (2021)

Эксперименты с машинным зрением
Udgivet: (Москва, Наука, 1987)

Complex Algorithm of Optical Flow Determination by Weighted Full Search; AIP Conference Proceedings; Vol. 1783 : Advanced Materials with Hierarchical Structure for New Technologies and Reliable Structures 2016
af: Panin S. V. Sergey Viktorovich
Udgivet: (2016)

Nature and Biologically Inspired Image Segmentation Techniques; Archives of Computational Methods in Engineering; Vol. XX, iss. X
Udgivet: (2021)

Исследование автоэнкодера для восстановления изображения и синтеза новых медицинских данных; Молодежь и современные информационные технологии
af: Лаптев В. В.
Udgivet: (2020)