Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Секция 8. Информационные технологии и анализ данных 276 Для того чтобы увеличить размер датасета и тем самым позволить сети обучиться на большем объеме информации, используется техника под названием аугментация данных [4]. Суть сводится к искусственному применению всевозможных преобразований к элементам датасета, например, ...

Название :	Решение задачи распознавания объектов на видеоизображении
Авторы/Редакторы :	Додонов А. А. Солдатова О. П.
Дата публикации :	2023
Библиографическое описание :	Додонов, А. А. Решение задачи распознавания объектов на видеоизображении / А. А. Додонов, О. П. Солдатова // 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. 275-276.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\544691
Ключевые слова:	алгоритмы обучения нейронных сетей алгоритмы стохастического градиентного спуска ResNet50 MobileNetV2 Adam задачи распознавания видеоизображения архитектура сверточных нейронных сетей машинное обучение мобильные платформы модели сверточных нейронных сетей обучение нейронной сети сети остаточного обучения сверточные нейронные сети распознавание лиц в маске распознавание объектов на видеоизображении трансферное обучение
Располагается в коллекциях:	Королевские чтения

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