dc.contributor.author | Книш, Б. П. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-03-29T11:55:14Z | |
dc.date.available | 2024-03-29T11:55:14Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Книш Б. П. Сегментація зображень за допомогою згорткових нейронних мереж. Матеріали LIIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-feeem/all-feeem-2024/paper/view/19915. | uk |
dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41320 | |
dc.description.abstract | В роботі проведено аналіз процесу сегментації зображень за допомогою згорткових нейронних мереж та
досліджено його ефективність на основі моделей із навчанням згорткових нейромереж з глибокими шарами.
Виконано навчання п’яти моделей із використанням уже навченої нейромережі FCN-AlexNet. Розроблено
згорткову нейронну мережу для підвищення точності та ефективності сегментації зображень. | uk |
dc.description.abstract | The paper analyzes the image segmentation process using convolutional neural networks and investigates its
effectiveness based on models with training of convolutional neural networks with deep layers. Five models were
trained using the already trained FCN-AlexNet neural network. A convolutional neural network was developed to
improve the accuracy and efficiency of image segmentation | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали LIIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-feeem/all-feeem-2024/paper/view/19915 | |
dc.subject | зображення | uk |
dc.subject | обробка | uk |
dc.subject | сегментація | uk |
dc.subject | згорткові нейронні мережі | uk |
dc.subject | image | en |
dc.subject | processing | en |
dc.subject | segmentation | en |
dc.subject | convolutional neural networks | en |
dc.title | Сегментація зображень за допомогою згорткових нейронних мереж | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.932 | |
dc.relation.references | Білинський Й.Й. Методика оцінювання якості роботи фільтрів приглушення шумів в пакеті
MathCAD / Й.Й. Білинський, Б.П. Книш, Я.А. Кулик // Вісник Хмельницького національного
університету. – 2017. – №3. – С. 125-130. | uk |
dc.relation.references | Liang-Chieh C. Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected / C.
Liang-Chieh, G. Papandreou, I. Kokkinos, K. Murphy, A.L. Yuille // ICLR 2015. –
https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf | en |
dc.relation.references | Knysh B. Development of an image segmentation model based on a convolutional neural network / B.
Knysh, Y. Kulyk // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – Vol 2021. – No 2(2 (110). – P.
6–15; DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.228644. | en |