| dc.contributor.author | Паночишин, Ю. М. | uk |
| dc.contributor.author | Кузик, Я. О. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-07-24T10:55:17Z | |
| dc.date.available | 2025-07-24T10:55:17Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Паночишин Ю. М., Кузик Я. О. Інформаційна технологія розпізнавання порід котів на основі згорткової нейронної мережі. // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19577. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/46938 | |
| dc.description.abstract | Розглянуто інформаційну технологію розпізнавання порід котів на основі згорткової нейронної мережі. Було обґрунтовано вибір згорткової нейронної мережі SqueezeNet v.1.1 для розпізнавання порід котів, яка приймає вхідне зображення розміром 224х224х3 пікселів та може розпізнавати 35 порід котів. Програмну реалізацію інформаційної технології розпізнавання порід котів створено на мові програмування Python у програмному середовищі Raspberry PI. Навчання згорткової нейронної мережі відбувалось з використанням бази даних зображень ImageNet. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19577 | |
| dc.subject | розпізнавання | uk |
| dc.subject | породи котів | uk |
| dc.subject | ImageNet | uk |
| dc.subject | згорткова нейронна мережаAbstractThe information technology of cat breed recognition based on a convolutional neural network isconsidered The selection of SqueezeNet v11 convolutional neural network for cat breed recognition | uk |
| dc.subject | recognition | uk |
| dc.subject | cat breeds | uk |
| dc.subject | ImageNet | uk |
| dc.subject | convolutional neural networkВступНа сучасному етапі спостерігається істотне збільшення потужності обчислювальних засобівта бурхливий розвиток інтелектуальних інформаційних технологій і систем штучного інтелекту(ШІ) Їх застосовують | uk |
| dc.subject | зокрема | uk |
| dc.subject | для розпізнавання образів різної природи на фото та відео | uk |
| dc.title | Інформаційна технологія розпізнавання порід котів на основі згорткової нейронної мережі | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8 | |
| dc.relation.references | [ ]. : https://uk.wikipedia.org/wiki/__. | |
| dc.relation.references | Raspberry Pi. What Linux distros will be supported at launch? Debian, Fedora and ArchLinux will be supported from the start. [ ] http://www.raspberrypi.org/faqs | |
| dc.relation.references | Krizhevsky A. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks [ ]. : https://papers.nips.cc/paper/4824imagenet-classification-with-deepconvolutional-neural-networks.pdf. | |
| dc.relation.references | SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE / Forrest N. Iandola, Song Han, Matthew W. Moskewicz | |
