Отрывок: Распознавание, обработка и анализ изображений 20 изображений для заполнения этих регионов при декомпрессии. Мы архивируем только «важную информацию», которая расположена вне этих регионов. Мы используем основанный на квадродереве алгоритм [3] для компрессии регионов, содержащих «важную информацию». Мы представляем двум...
Название : Разработка общей структуры метода компрессии изображений, основанного на машинном обучении
Авторы/Редакторы : Гашников М. В.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Гашников, М. В. Разработка общей структуры метода компрессии изображений, основанного на машинном обучении / М. В. Гашников // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 3: Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Мясникова. - 2022. - С. 030742.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\491709
Ключевые слова: CNN
GAN
алгоритмы сверхразрешения
алгоритмы кластеризации
алгоритмы встраивания
машинное обучение
метод компрессии изображений
искусственные нейронные сети
двумерные сигналы
предсказание отчетов сигнала
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1791-5_2022-030742.pdf707.63 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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