Отрывок: Распознавание, обработка и анализ изображений 22 2. СРАВНЕНИЕ И ВЫБОР МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В РАМКАХ МЕТОДА СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ Используемая архитектура основанного на машинном обучении метода сжатия показана на...
Название : | Выбор методов машинного обучения для сжатия изображений |
Авторы/Редакторы : | Гашников М. В. |
Дата публикации : | 2022 |
Библиографическое описание : | Гашников, М. В. Выбор методов машинного обучения для сжатия изображений / 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. 030752. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\491713 |
Ключевые слова: | GAN генеративно-состязательные нейронные сети заполнение тривиальных областей метод сжатия изображений методы машинного обучения компрессия цифровых изображений нейросетевые алгоритмы сверточные нейронные сети |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1791-5_2022-030752.pdf | 999.93 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.