Отрывок: Распознавание, обработка и анализ изображений 030213 ( ) ( ) / 2 0 1 / 2 0 0 0 1 / 2 0 / 2 a a a a  −      −   () ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 / 4 2 0 / 4 2 0 0 0 / 4 2 0 1 / 4 2 a a a a a a a a  − − − ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЮзькив Р. Р.ru
dc.contributor.authorГашников М. В.ru
dc.coverage.spatialвидеоru
dc.coverage.spatialпараметризацияru
dc.coverage.spatialортогонализацияru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.coverage.spatialкомпрессия видеоru
dc.creatorЮзькив Р. Р., Гашников М. В.ru
dc.date.accessioned2023-10-05 09:27:48-
dc.date.available2023-10-05 09:27:48-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541639ru
dc.identifier.citationЮзькив, Р. Р. Ортогонализация и параметризация свёрточных ядер в машинном обучении при компрессии изображений и видео / Р. Р. Юзькив, М. В. Гашников // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Сергеева. - 2023. - С. 030213.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ortogonalizaciya-i-parametrizaciya-svertochnyh-yader-v-mashinnom-obuchenii-pri-kompressii-izobrazhenii-i-video-105979-
dc.description.abstractИсследуется ортогонализация и параметризация свёрточных ядер, применяемых при иерархической интерполяции в рамках метода компрессии изображений и видео, основанного на машинном обучении. В качестве алгоритмов машинного обучения на этапе интерполяции рассматриваются нейросети сверхразрешения и деревья решений, адаптивно выбирающие интерполирующую функцию из заранее заданного набора свёрточных функций с параметризованными ортогональными весами. Ортогонализация и параметризация весов свёрточных ядер используется для повышения эффективности интерполяционного алгоритма машинного обучения, которое в свою очередь приводит к повышению эффективности метода компрессии в целом. Вычислительные эксперименты демонстрируют выигрыш предложенного алгоритма на реальных видеосигналах.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 3 : Распознавание, обработка и анализ изображенийru
dc.titleОртогонализация и параметризация свёрточных ядер в машинном обучении при компрессии изображений и видеоru
dc.typeTextru
dc.citation.spage030213ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartРаспознавание, обработка и анализ изображений 030213 ( ) ( ) / 2 0 1 / 2 0 0 0 1 / 2 0 / 2 a a a a  −      −   () ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 / 4 2 0 / 4 2 0 0 0 / 4 2 0 1 / 4 2 a a a a a a a a  − − − ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1919-3_2023-030213.pdf241.93 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.