| dc.contributor.author | Фурман, М. А. | uk |
| dc.contributor.author | Крупельницький, Л. В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-07-24T10:58:24Z | |
| dc.date.available | 2025-07-24T10:58:24Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Фурман М. А., Крупельницький Л. В. Розпізнавання об'єктів із використанням нейронних мереж. // 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/21246. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47009 | |
| dc.description.abstract | Дана наукова стаття розглядає використання різних архітектур нейронних мереж, таких як Convolutional | uk |
| dc.description.abstract | This scientific article considers the use of different neural network architectures, such as Convolutional Neural | en |
| 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/21246 | |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | розпізнавання об'єктів | uk |
| dc.subject | комп'ютерний зір | uk |
| dc.subject | CNNs | uk |
| dc.subject | R-CNNs | uk |
| dc.subject | SSDAbstractThis scientific article considers the use of different neural network architectures | uk |
| dc.subject | such as Convolutional NeuralNetworks (CNNs) | uk |
| dc.subject | Region-based CNNs (R-CNNs)and Single Shot Multibox Detector (SSD) for the task of objectrecognition objects in space The proposed methods are studied and compared in terms of accuracy | uk |
| dc.subject | efficiency and | uk |
| dc.subject | neural networks | uk |
| dc.subject | object recognition | uk |
| dc.subject | computer vision | uk |
| dc.subject | CNNs | uk |
| dc.subject | R-CNNs | uk |
| dc.subject | SSDВступДана наукова стаття розглядає використання різних архітектур нейронних мереж | uk |
| dc.subject | таких якConvolutional Neural Networks (CNNs) | uk |
| dc.subject | Region-based CNNs (R-CNNs) та Single Shot Multibox Detector(SSD) | uk |
| dc.subject | для задачі розпізнавання об'єктів у просторі Запропоновані методи вивчаються та | uk |
| dc.title | Розпізнавання об'єктів із використанням нейронних мереж | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.9 | |
| dc.relation.references | Prof. Sujata Bhairnallykar1, A. P. (2020). Convolutional Neural Network (CNN) for Image Detection. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 1239-1243. | |
| dc.relation.references | Baohua Qiang 1, R. C. (2020). Convolutional Neural Networks-Based Object. Sensor, 2-14 | |
| dc.relation.references | Szegedy, C. (June 2015). Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE Computer Society Conference, 27-30. | |
| dc.relation.references | Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 9199). doi: 10.1109/TPAMI.2015.2437388 | |
| dc.relation.references | S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 91-99, 2015. | |
| dc.relation.references | Ren, Shaoqing, et al. Faster r-cnn: Towards real-timeobject detection with region proposal networks. Advances inneural information processing systems 28 (2015). | |
| dc.relation.references | Shi,Wei et al. Single-shot detector with enriched semantics for PCB tiny defect detection. The Journal of Engineering(2020), 2020 (13):366 | |
| dc.relation.references | Weilin Cong, Rana Forsati, Mahmut Kandemir, and Mehrdad Mahdavi. 2020.Minimal Variance Sampling with Provable Guarantees for Fast Training of GraphNeural Networks. 13931403. | |
| dc.relation.references | George Karypis and Vipin Kumar. 1998. A fast and high quality multilevel schemefor partitioning irregular graphs. SIAM Journal on Scientic Computing 20 (1998),359392. | |
