<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Огляд сучасних інформаційних технологій для класифікації зображень за матеріалами конкурсів Kaggle 2019-2020 років

dc.contributor.authorМокін, В. Б.uk
dc.contributor.authorКоменчук, О. В.uk
dc.titleОгляд сучасних інформаційних технологій для класифікації зображень за матеріалами конкурсів Kaggle 2019-2020 роківuk
dc.date.issued2021
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationМокін В. Б. Огляд сучасних інформаційних технологій для класифікації зображень за матеріалами конкурсів Kaggle 2019-2020 років [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, О. В. Коменчук // Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12861.uk
dc.relation.ispartofМатеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12861
dc.identifier.udc004.932
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/38276
dc.description.abstractComputer vision has been the subject of growing interest and careful research for decades. In fact, computer vision is becoming more adept at determining patterns in images than the human cognitive system. With the same impressive advances in artificial intelligence as computer vision technology becomes more common in various fields, the future of computer vision seems to be full of promising and incredible results. Modern problems of image recognition and their solutions based on the materials of the 2019-2020 competitions based on the Kaggle platform are analyzeden
dc.description.abstractКомп`ютерний зір ось уже кілька десятиліть є предметом зростаючого інтересу і ретельних досліджень. Фактично, комп`ютерний зір стає більш майстерним у визначенні закономірностей по зображеннях, ніж зорова когнітивна система людини. З такими ж вражаючими досягненнями штучного інтелекту, коли технології комп`ютерного зору стають все більш поширеними в різних галузях, майбутнє комп`ютерного зору здається повним багатообіцяючих і неймовірних результатів. Проаналізовано сучасні задачі із розпізнавання зображень та їх рішення за матеріалами конкурсів 2019-2020 років на базі платформи Kaggleuk
dc.subjectкомп`ютерний зірuk
dc.subjectрозпізнавання зображеньuk
dc.subjectзмагання Kaggleuk
dc.subjectтехнології штучного інтелектуuk
dc.subjectпередбаченняuk
dc.subjectimage recognitionen
dc.subjectKaggle competitionen
dc.subjectartificial intelligence technologiesen
dc.subjectpredictionen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesCezanne Camacho. Convolutional Neural Networks. – Режим доступу: https://cezannec.github.io/Convolutional_Neural_Networks/en
dc.relation.referencesJannis. Cassava Leaf Disease Classification. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/cassava-leaf-disease-classification/discussion/221957en
dc.relation.referencesGuanshuo Xu. RSNA STR Pulmonary Embolism Detection. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/rsna-str-pulmonary-embolism-detection/discussion/194145en
dc.relation.referencesArt. OSIC Pulmonary Fibrosis Progression. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/osic-pulmonary-fibrosis-progression/discussion/189346en
dc.relation.referencesBo. SIIM-ISIC Melanoma Classification. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification/discussion/175412en
dc.relation.referencesAlexandr Kalinin. SIIM-ISIC Melanoma Classification. 1st place solution in ISIC 2019 challenge. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification/discussion/154683en
dc.relation.referencesDung Nb. Global Wheat Detection. 1st place solution [MIT-Compliant]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/discussion/172418en
dc.relation.referencesYelan. Plant Pathology 2020 – FGBC7. 1st place solution (single model). – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/plant-pathology-2020-fgvc7/discussion/154056en
dc.relation.referencesLeon Shangguan. Plant Pathology 2020 – FGBC7. Best single model. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/plant-pathology-2020-fgvc7/discussion/140014en
dc.relation.referencesDeoxy. Bengali.AI Handwritten Grapheme Classification. 1st place solution. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/135984en
dc.relation.referencesDr Hb. Bengali.AI Handwritten Grapheme Classification. Best single model. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/123198en
dc.relation.referencesRSNA Intracranial Hemorrhage Detection. 2nd place solution – sequential model. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/c/rsna-intracranial-hemorrhage-detection/discussion/117228en
dc.date.accessioned2023-11-17T12:22:37Z
dc.date.available2023-11-17T12:22:37Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
135476.pdf
Розмір:
232,51 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
129 B
Формат:
Plain Text
Опис: