Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorПідцерковний, Є. О.uk
dc.contributor.authorКожем'яко, А. В.uk
dc.date.accessioned2024-04-30T07:54:06Z
dc.date.available2024-04-30T07:54:06Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationПідцерковний 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.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41934
dc.description.abstractПроведено 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.abstractWe 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.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/19682
dc.subjectдоповнення формиuk
dc.subject3D-реконструкціяuk
dc.subjectгенеративні моделіuk
dc.subjectваріаційний автокодерuk
dc.subjectамортизоване виведенняuk
dc.subjectнавчання без наглядуuk
dc.subjectshape completionuk
dc.subject3D-reconstructionuk
dc.subjectgenerative modelsuk
dc.subjectvariational auto-encoderuk
dc.subjectamortized inferenceuk
dc.subjectunsupervised learninguk
dc.titleНавчена нейромережа завершення 3d-форм об'єктів з розріджених хмар 3d-точокuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004
dc.relation.referencesLi Y., Pizlo Z. Reconstruction of shapes of 3D symmetric objects by using planarity and compactness constraints. Electronic imaging 2007, . San Jose, CA, USA / .: L. J. Latecki, D. M. Mount, A. Y. Wu. 2007. URL: https://doi.org/10.1117/12.713195.
dc.relation.referencesFurukawa Y., Hernndez C. Multi-View stereo: a tutorial. Now Publishers, 2015.
dc.relation.referencesGirdhar R, Fouhey DF, Rodriguez M, Gupta A. Learning a predictable and generative vector representation for objects. European Conference on Computer Vision; 2016. p. 484499..
dc.relation.referencesEngelmann F, Stckler 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. 219230.
dc.relation.referencesGershman S, Goodman ND. Amortized inference in probabilistic reasoning. Conference of the Cognitive Science Society; 2014.


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію