Исследование свёрточных нейронных сетей класса YOLO длямобильных систем детектирования объектов на изображениях; ГрафиКон-2018
| Parent link: | ГрафиКон-2018.— 2018.— [С. 196-199] |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Autor corporatiu: | |
| Altres autors: | , |
| Sumari: | Заглавие с экрана Предлагются свёрточные нейронные сети класса YOLO новой архитектуры для решения задачи детектирования объектов наизображениях с помощью аппаратно-реализованной системы компьютерного зрения. Приводятся результаты анализаэффективности таких сетей в сравнении со свёрточными сетями класса YOLO с другими архитектурами. This article presents new convolutional network architectures of the YOLO class to solve the problem of detecting objects in imagesusing a hardware-based computer vision system. The efficiency analysis results of proposed networks in comparison with convolutionalnetworks of YOLO class with other architectures are presented. |
| Idioma: | rus |
| Publicat: |
2018
|
| Col·lecció: | Компьютерное зрение |
| Matèries: | |
| Accés en línia: | https://www.graphicon.ru/html/2018/papers/196-199.pdf |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=664425 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 664425 | ||
| 005 | 20250814120223.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\35609 | ||
| 090 | |a 664425 | ||
| 100 | |a 20210413d2018 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Исследование свёрточных нейронных сетей класса YOLO длямобильных систем детектирования объектов на изображениях |d Research on convolutional neural networks of YOLO class for mobileobject detection system |f А. П. Береснев, И. В. Зоев, Н. Г. Марков | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 225 | 1 | |a Компьютерное зрение | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 199 (7 назв.)] | ||
| 330 | |a Предлагются свёрточные нейронные сети класса YOLO новой архитектуры для решения задачи детектирования объектов наизображениях с помощью аппаратно-реализованной системы компьютерного зрения. Приводятся результаты анализаэффективности таких сетей в сравнении со свёрточными сетями класса YOLO с другими архитектурами. | ||
| 330 | |a This article presents new convolutional network architectures of the YOLO class to solve the problem of detecting objects in imagesusing a hardware-based computer vision system. The efficiency analysis results of proposed networks in comparison with convolutionalnetworks of YOLO class with other architectures are presented. | ||
| 463 | |t ГрафиКон-2018 |l GraphiCon 2018 |o труды 28-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению, Томск, 24-27 сентября, 2018 г. |v [С. 196-199] |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) |d 2018 | ||
| 510 | 1 | |a Features of designing an installation of polymers recycling |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a нейронные сети | |
| 610 | 1 | |a детектирование | |
| 610 | 1 | |a мобильные системы | |
| 610 | 1 | |a компьютерное зрение | |
| 700 | 1 | |a Береснев |b А. П. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c программист Томского политехнического университета |f 1994- |g Алексей Павлович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\40132 | |
| 701 | 1 | |a Зоев |b И. В. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c программист Томского политехнического университета |f 1993- |g Иван Владимирович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\36378 | |
| 701 | 1 | |a Марков |b Н. Г. |c российский специалист в области информатики и вычислительной техники |c профессор Томского политехнического университета, доктор технических наук |f 1950- |g Николай Григорьевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\24748 |9 10989 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа информационных технологий и робототехники |b Отделение информационных технологий |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23515 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20210413 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u https://www.graphicon.ru/html/2018/papers/196-199.pdf | |
| 942 | |c CF | ||