Искать
Отображаемые элементы 1-10 из 17
Залежність ефективності згортальної нейромережі від параметрів її архітектури
(ВНТУ, 2017)
Досліджено залежність ефективності роботи згортальної нейромережі від архітектурних особливостей.
Виявлення об’єктів на аерофотозображеннях
(ВНТУ, 2017)
В роботі було проведено аналіз аерофотозображень, інформації про ландшафт на основі аерофотозображення, методів отримання тривимірних моделей.
Обробка зображень засобами графічного редактору Paint Tool SAI
(ВНТУ, 2017)
Проаналізовано основні можливості графічного редактору Paint Tool SAI, який дозволяє створювати художній рисунок шляхом обробки графічного файлу.
Використання спайкінгових нейронних мереж у розпізнаванні образів
(ВНТУ, 2019)
Розглядаються особливості використання спайкінгових нейронних мереж для розпізнавання динамічних образів, розглянуті моделі спайкінгових нейронів та методи моделювання, їх особливості.
Розробка і дослідження методу паралельного читання декількох відеофайлів
(ВНТУ, 2020)
Проведено аналіз існуючих методів читання відеофайлів. Розроблено метод паралельного читання декількох відеофайлів.
Ефективні методи опису і обробки інформації в інтелектуальних комп"ютерних системах
(ВНТУ, 2020)
Розроблені методи, алгоритми і програмне забезпечення представлення інформації ранговими конфігураціями, їх кодування DRP-кодом і декодування, проведені експериментальні дослідження завадостійкості запропонованих кодів. ...
Інформаційна технологія застосування CRM-систем для розвитку підприємств
(ВНТУ, 2020)
Проведено аналіз існуючих CRM-технологій. Розглянуто переваги та недоліки .
Задача виявлення і класифікації об'єктів за допомогою згорктових нейронних мереж
(ВНТУ, 2019)
The principle of work of convolutional neural networks, methodical identification and classification of objects using stellar neural networks, and their features are considered.
Розробка і дослідження методу розпізнавання обличь для ідентифікації персоналу підприємства
(ВНТУ, 2019)
Проведено аналіз існуючих методів виявлення обличь. Розроблено метод ідентифікації персоналу з використанням методів машинного навчання.
Нейромережева архітектура DetectNet в задачах виявлення об’єктів
(ВНТУ, 2019)
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.