| dc.contributor.author | Підцерковний, Є. О. | uk |
| dc.contributor.author | Кожем'яко, А. В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-04-30T07:54:06Z | |
| dc.date.available | 2024-04-30T07:54:06Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Підцерковний Є. О., Кожем'яко А. В. Навчена нейромережа завершення 3d-форм об'єктів з розріджених хмар 3d-точок. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/19682. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41934 | |
| dc.description.abstract | Проведено аналіз та запропоновано нові підходи до завершення форми в 3D-реконструкції. Запропоновані методи використовують генеративні моделі і наголошують на неконтрольованому навчанні та амортизованому виведенні. | uk |
| dc.description.abstract | We analyze and propose new approaches to shape completion in 3D reconstruction. The proposed methods use generative models and emphasize unsupervised learning and amortized inference. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/19682 | |
| dc.subject | доповнення форми | uk |
| dc.subject | 3D-реконструкція | uk |
| dc.subject | генеративні моделі | uk |
| dc.subject | варіаційний автокодер | uk |
| dc.subject | амортизоване виведення | uk |
| dc.subject | навчання без нагляду | uk |
| dc.subject | shape completion | en |
| dc.subject | 3D-reconstruction | en |
| dc.subject | generative models | en |
| dc.subject | variational auto-encoder | en |
| dc.subject | amortized inference | en |
| dc.subject | unsupervised learning | en |
| dc.title | Навчена нейромережа завершення 3D-форм об'єктів з розріджених хмар 3D-точок | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004 | |
| dc.relation.references | Li Y., Pizlo Z. Reconstruction of shapes of 3D symmetric objects by using planarity and
compactness constraints. Electronic imaging 2007, м. San Jose, CA, USA / ред.: L. J. Latecki,
D. M. Mount, A. Y. Wu. 2007. URL: https://doi.org/10.1117/12.713195. | en |
| dc.relation.references | Furukawa Y., Hernández C. Multi-View stereo: a tutorial. Now Publishers, 2015. | en |
| dc.relation.references | Girdhar R, Fouhey DF, Rodriguez M, Gupta A. Learning a predictable and generative vector
representation for objects. European Conference on Computer Vision; 2016. p. 484–499.. | en |
| dc.relation.references | Engelmann F, Stückler J, Leibe B. Joint object pose estimation and shape reconstruction in urban
street scenes using 3D shape priors. German Conference on Pattern Recognition; 2016. p. 219–230. | en |
| dc.relation.references | Gershman S, Goodman ND. Amortized inference in probabilistic reasoning. Conference of the
Cognitive Science Society; 2014. | en |
