Задача виявлення і класифікації об'єктів за допомогою згорктових нейронних мереж

Мазур, М. В.

Задача виявлення і класифікації об'єктів за допомогою згорктових нейронних мереж

dc.contributor.author	Мазур, М. В.	uk
dc.title	Задача виявлення і класифікації об'єктів за допомогою згорктових нейронних мереж	en
dc.date.issued	2019
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.identifier.citation	Мазур М. В. Задача виявлення і класифікації об'єктів за допомогою згорктових нейронних мереж [Electronic resource] / М. В. Мазур // Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7698.	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р.	uk
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7698
dc.identifier.udc	004.93
dc.identifier.uri	http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/27021
dc.description.abstract	The principle of work of convolutional neural networks, methodical identification and classification of objects using stellar neural networks, and their features are considered.	en
dc.description.abstract	Розглядається принцип роботи згорткових нейронних мереж, методи виявлення та класифікації об’єктів з використанням згорткових нейронних мереж, та їх особливості.	uk
dc.subject	Згорткові нейромережі	uk
dc.subject	ЗНМ	uk
dc.subject	класифікація	uk
dc.subject	виявлення	uk
dc.subject	модель мережі	uk
dc.subject	Convolutional neural network	en
dc.subject	CNN	en
dc.subject	classification	en
dc.subject	detection	en
dc.subject	network model	en
dc.type	Thesis
dc.language.iso	uk	uk
dc.relation.references	Колесницький О.К. Моделювання імпульсної нейронної мережі у задачі розпізнавання багатовимірних імпульсних послідовностей / О.К. Колесницький, С.М. Богатчук, М.В.Крещенецька, С.С.Яремчук // Вісник Вінницького політехнічного інституту. — Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2008. — №5, С.62-66.	uk
dc.relation.references	Convolutional Neural Networks — [Електронний ресурс]. — Режим доступу: https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-networks-for-beginners-practical-guide-with-python-andkeras-dc688ea90dca	en
dc.relation.references	R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO — Object Detection Algorithms — [Електронний ресурс]. — Режим доступу: https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms36d53571365e	en
dc.relation.references	YOLO: Real-Time Object Detection — [Електронний ресурс]. — Режим доступу: https://pjreddie.com/darknet/yolo/.	en
dc.date.accessioned	2019-12-05T10:32:02Z
dc.date.available	2019-12-05T10:32:02Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 7698.pdf
Розмір:: 546,64 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 17 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2019)