| dc.contributor.author | Кириленко, О. М. | uk |
| dc.contributor.author | Маслій, Р. В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2019-12-05T10:46:06Z | |
| dc.date.available | 2019-12-05T10:46:06Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.identifier.citation | Кириленко О. М. Нейромережева архітектура DetectNet в задачах виявлення об’єктів [Електронний ресурс] / О. М. Кириленко, Р. В. Маслій // Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2019/paper/view/7640. | uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/27163 | |
| dc.description.abstract | Проведено аналіз архітектури моделі нейронної мережі DetectNet. Здійснено навчання моделей для використання в задачах виявлення об’єктів у відеопослідовностях. Отриману модель було перевірено на валідаційних даних KITTI. | uk |
| dc.description.abstract | An analysis of the architecture of the DetectNet neural network model was conducted. The training of models for use in tasks of detection of objects in video sequences is carried out. The resulting model was tested on KITTI validation data. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2019/paper/view/7640 | |
| dc.subject | виявлення об’єктів | uk |
| dc.subject | глибоке навчання | uk |
| dc.subject | DetectNet | en |
| dc.subject | DIGITS | en |
| dc.subject | Jetson TX2 | en |
| dc.subject | KITTI | en |
| dc.subject | object detection | en |
| dc.subject | deep learning | en |
| dc.subject | DetectNet | en |
| dc.subject | DIGITS | en |
| dc.subject | Jetson TX2 | en |
| dc.subject | KITTI | en |
| dc.title | Нейромережева архітектура DetectNet в задачах виявлення об’єктів | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.93 | |
| dc.relation.references | Jetson TX2 – суперкомпьютер для глубинного обучения [Електронний ресурс]. – 2017. –
Режим доступу до ресурсу: https://www.computerworld.ru/articles/Jetson-TX2--superkompyuter-dlyaglubokogoobucheniya. – Назва з екрану. | ru |
| dc.relation.references | NVIDIA DIGITS [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу:
https://developer.nvidia.com/digits. – Назва з екрану. | en |
| dc.relation.references | DetectNet: Deep Neural Network for Object Detection in DIGITS. [Електронний ресурс] – Режим
доступу: https://devblogs.nvidia.com/detectnet-deep-neural-network-object-detection-digits/ | en |
| dc.relation.references | Zhang, S. Fcn-rlstm: Deep spatio-temporal neural networks for vehicle counting in city cameras. /
Wu, G., Costeira, J. P., & Moura, J. M. // In Computer Vision (ICCV), IEEE International Conference. –
2017. рр. 3687-3696. | en |
