Architecture of convolutional neural networks and their application in graphic editors

Василик, Д. М.; Чехместрук, Р. Ю.; Vasylyk, D. M.; Chekhmestruk, R. Y.

Architecture of convolutional neural networks and their application in graphic editors

dc.contributor.author	Василик, Д. М.	uk
dc.contributor.author	Чехместрук, Р. Ю.	uk
dc.contributor.author	Vasylyk, D. M.	en
dc.contributor.author	Chekhmestruk, R. Y.	en
dc.title	Architecture of convolutional neural networks and their application in graphic editors	en
dc.date.issued	2026
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.identifier.citation	Василик Д. М., Чехместрук Р. Ю. Architecture of convolutional neural networks and their application in graphic editors // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27861.	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.	uk
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27861
dc.identifier.udc	004.8:004.932
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53861
dc.description.abstract	У роботі розглянуто aрхітектуру згорткових нейронних мереж та особливості їх використання в сучaсних графічних редакторах. Описано структуру основних шaрів CNN, принцип виділення ознак із зображення та процес нaвчання моделей. Проаналізовано можливості застосування згорткових мереж для автоматичного виділення об’єктів, покращення якості зображень, ретуші тa стилізації. Показано, що інтеграція CNN у графічні редактори суттєво спрощує обробку зображень та підвищує ефективність роботи користувача.	uk
dc.description.abstract	The paper considers the architecture of convolutional neural networks and their application in modern graphic editors.	en
dc.subject	згорткова нейронна мережа	uk
dc.subject	CNN	en
dc.subject	обробка зображень	uk
dc.subject	графічні редактори	uk
dc.subject	машинненавчання	uk
dc.subject	штучний інтелект	uk
dc.subject	convolutional neural network	en
dc.subject	CNN	en
dc.subject	image processing	en
dc.subject	graphic editors	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	artificialintelligence	en
dc.type	Thesis
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.relation.references	Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications (2nd Edition). – Springer, 2022. URL: https://szeliski.org/Book/ (accessed: 28.02.2026).	en
dc.relation.references	Krichen M. Convolutional Neural Networks: A Survey // Computers. – 2023. URL: https://www.mdpi.com/2073-431X/12/8/151 (accessed: 28.02.2026).	en
dc.relation.references	Adobe Inc. From Sensei to Adobe AI (overview page). – 2025. URL: https://business.adobe.com/products/sensei.html (accessed: 28.02.2026).	en
dc.relation.references	Gendy G. et al. Lightweight image super-resolution based on deep learning // Information Fusion. – 2023. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1566253523000386 (accessed: 28.02.2026).	en
dc.date.accessioned	2026-09-03T10:55:24Z
dc.date.available	2026-09-03T10:55:24Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 27861.pdf
Розмір:: 612,48 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

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)