Отрывок: В качестве пользовательского интерфейса был написан чат-бот в Секция 8. Информационные технологии и анализ данных 309 телеграмме. Несмотря на небольшой набор данных (2615 изображений на 28 классов), нейронная сеть способна с высокой точностью (вплоть до 96,7 % для отдельных классов) определять объекты на сложных изображениях. a ...
Название : Мультиклассовое распознавание объектов на изображении с использованием нейронных сетей и Roboflow API
Авторы/Редакторы : Сериков Д. А.
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Сериков, Д. А. Мультиклассовое распознавание объектов на изображении с использованием нейронных сетей и Roboflow API / Д. А. Сериков // XVII Королевские чтения : Всерос. молодеж. науч. конф. с междунар. участием, посвящ. 35-летию со дня первого полета МТКС "Энергия –Буран", (3–5 окт. 2023 г.). : [материалы конф.] : в 2 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; [науч. ред. М. А. Шлеенков]. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - Т. 1. - С. 308-309.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\544770
Ключевые слова: алгоритмы машинного обучения
Roboflow API
идентификаторы рабочего пространства
машинное обучение
мультиклассовое распознавание объектов
нейронные сети
чат-боты
Располагается в коллекциях: Королевские чтения

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1957-5_2023-308-309.pdf304.83 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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