DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.stu.cn.ua/123456789/25817Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Нагорний, П. В. | - |
| dc.contributor.author | Дорош, М. С. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-15T09:32:27Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-15T09:32:27Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.uri | http://ir.stu.cn.ua/123456789/25817 | - |
| dc.description | Нагорний, П. В. Методика розпізнавання зображень на основі технології глибинного навчання / П. В. Нагорний ; наук. керівник М. С. Дорош // Новітні технології сучасного суспільства (НТСС-2021) : ІІ Міжнародна науково-практична конференція (м. Чернігів, 17 грудня 2021 р.) : тези доповідей : у 2 ч. Ч. I. – Чернігів : НУ «Чернігівська політехніка», 2021. – С. 246-247. | en_US |
| dc.description.abstract | Основний підхід методології розпізнавання зображень – технології машинного навчання. На основі великої кількості зображень із встановленими об’єктами (тренувального набору) спеціальні алгоритми (нейронні мережі) визначають основні закономірності, властиві тому чи іншому зображенню, які дозволяють ідентифікувати об’єкт на зображенні. Приклади нейронних мереж для розпізнавання тексту: EAST, CRNN, STN-net/SEE | en_US |
| dc.language.iso | uk | en_US |
| dc.publisher | Чернігів : НУ "Чернігівська політехніка" | en_US |
| dc.subject | розпізнавання зображень | en_US |
| dc.subject | технологія глибинного навчання | en_US |
| dc.title | Методика розпізнавання зображень на основі технології глибинного навчання | en_US |
| dc.type | Working Paper | en_US |
| Розташовується у зібраннях: | Тези доповідей ІІ Міжнародної науково-практичної конференції, 2021 р. | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| НТСС 2021_Ревко1-246-247.pdf | наукова доповідь | 202,27 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.