Публікація:
Застосування згорткових нейронних мереж у задачі виявлення об'єктів

dc.contributor.authorБерезовський, Г. В.
dc.date.accessioned2020-07-30T18:59:11Z
dc.date.available2020-07-30T18:59:11Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractМетою атестаційної роботи є підвищення точності автоматичного виявлення областей тексту на природних зображеннях. Об'єктом дослідження є задача виявлення тексту на зображеннях. Предметом дослідження є нейромережеві підходи та алгоритми в задачі виявлення тексту на зображеннях реальних сцен. В атестаційній роботі розглядаються основні сучасні глибинні нейронні мережі, які використовуються для виявлення на зображеннях об’єктів взагалі та тексту зокрема. В роботі проводиться порівняння архітектур глибинних мереж, аналіз їх недоліків. Розроблено комбіновану архітектуру для ефективного виявлення тексту у природних зображеннях. Проведено експериментальне дослідження дії комбінованої архітектуриuk_UA
dc.identifier.citationБерезовський Г. В. Застосування згорткових нейронних мереж у задачі виявлення об'єктів : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 – Комп’ютерні науки / Г. В. Березовський ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 73 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/12606
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectвиявлення об’єктівuk_UA
dc.subjectконволюційні нейронні мережіuk_UA
dc.subjectвиявлення текстових сценuk_UA
dc.subjectглибинне навчанняuk_UA
dc.subjectcraftuk_UA
dc.subjectyolouk_UA
dc.titleЗастосування згорткових нейронних мереж у задачі виявлення об'єктівuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2020_M_ShI_Berezovsky_GV.pdf
Розмір:
1.63 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: