Поиск по ключевому слову "сверточная нейронная сеть"
Система распознания различных сортов яблок на основе нейронной сети YOLOv8x
Авторы: Михеев Д.А., Китаев Д.Н. | Опубликовано: 28.07.2024 |
Опубликовано в выпуске: #3(92)/2024 | |
DOI: | |
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем | |
Ключевые слова: компьютерное зрение, распознание объектов, нейронные сети, сверточная нейронная сеть, одноступенчатый детектор, YOLOv8x, весовой товар, сорта яблок, розничная торговля |
Применение метода глубокого обучения в задаче идентификации достопримечательностей на изображении
Авторы: Нгуен Куй Тхань | Опубликовано: 19.12.2023 |
Опубликовано в выпуске: #11(88)/2023 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2023-11-950 | |
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем | |
Ключевые слова: компьютерное зрение, сверточная нейронная сеть, распознавание изображения, обнаружение объектов, обработка изображений, глубокое обучение, методы искусственного интеллекта, DELF |
Разработка модели сверточной нейронной сети для классификации российских дорожных знаков
Авторы: Матвеев Д.А., Петруничева А.С. | Опубликовано: 19.10.2020 |
Опубликовано в выпуске: #9(50)/2020 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2020-9-640 | |
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
Ключевые слова: компьютерное зрение, сверточная нейронная сеть, обучение нейронной сети, задача классификации изображений, классификация дорожных знаков, Russian Traffic Sign Dataset, Google Colaboratory, Keras |
Определение оптимальной архитектуры нейронной сети для поиска стыковых накладок железнодорожного пути
Авторы: Маренов Н.Е. | Опубликовано: 21.06.2020 |
Опубликовано в выпуске: #6(47)/2020 | |
DOI: 10.18698/2541-8009-2020-6-618 | |
Раздел: Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы | Рубрика: Лазерные и оптико-электронные системы | |
Ключевые слова: сверточная нейронная сеть, глубокое обучение, машинное обучение, классификация изображений, распознавание образов, железнодорожный путь, стыковая накладка, обнаружение дефектов |