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

Властивості згорткові нейронної мережі на основі автокодера

Анотація

The convolutional properties of the autoencoding neural network for the object detection problem in the image are considered. Data sets in the form of two-dimensional images with three color channels were generated for training and testing. The images are generated based on a three-dimensional scene consisting of objects such as spheres, cubes, cylinders and “monkey” models. The time of network train-ing on the data with different configurations and the result at the output of the neural network were estimated.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

Бібліографічний опис

Ясенко Л. С. Властивості згорткові нейронної мережі на основі автокодера [Текст] / Л. С. Ясенко, Я. М. Клятченко // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2021. – № 3. – С. 77-85.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (6)

  1. L. Yasenko, Y. Klyatchenko and O. Tarasenko-Klyatchenko, «Image noise reduction by denoising autoencoder», 2020 IEEE 11th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT), Kyiv, Ukraine, 2020, pp. 351-355, doi:10.1109/DESSERT50317.2020. 9125027.
  2. Michael Seul, Lawrence O'Gorman, Michael J. Sammon, Practical Algorithms for Image Analysis. [Online]. Available: https://books.google.com.ua/books?id=5xcIErZZIN8C&printsec=frontcover&dq =Practical+Algorithms+for+Image+Analysis&hl=uk&sa=X&redir_esc=y#v=onepage&q=Practical%20Algorithms%20for%20Image%20Analysis&f=false.
  3. A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks − the ELI5 way. Sumit Saha. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53.
  4. Convolutional Neural Network (CNN). [Online]. Available: https://developer.nvidia.com/discover/convolutional-neural-network.
  5. Conv2d. [Online]. Available: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html.
  6. ConvTranspose2d. [Online]. Available: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ConvTranspose2d.html#torch.nn.ConvTranspose2d.