1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Информационные технологии и нанотехнологии
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.coverage.spatialvirtual training
dc.coverage.spatialMask R-CNN
dc.coverage.spatialinstance segmentation
dc.coverage.spatialconvolutional neural networks
dc.coverage.spatialcarbon short-fibers
dc.coverage.spatialкомпьютерное зрение
dc.coverage.spatialполимеры
dc.coverage.spatialуглеродные короткие волокна
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сети
dc.creatorMinaev E. Y., Kurkin E.I., Quijada-Pioquinto J.G., Gavrilov A.V.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-08-22T12:19:55Z-
dc.date.available2025-08-22T12:19:55Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\541645
dc.identifier.citationTechnique of the identification, quantification and measurement of carbon short-fibers using the instance segmentation / E. Y. Minaev, E.I. Kurkin, J.G. Quijada-Pioquinto, A.V. Gavrilov // 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, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 043172.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12891-
dc.description.abstractThe present work shows the use of a convolutional neural network architecture that uses the computer vision technique of segmentation of instances for identification, quantification and measurement of short carbon fibers.
dc.languageeng
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 6
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллект
dc.subjectvirtual training
dc.subjectMask R-CNN
dc.subjectinstance segmentation
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectcarbon short-fibers
dc.subjectкомпьютерное зрение
dc.subjectполимеры
dc.subjectуглеродные короткие волокна
dc.subjectсверточные нейронные сети
dc.titleTechnique of the identification, quantification and measurement of carbon short-fibers using the instance segmentation
dc.typeText
dc.citation.spage043172
dc.citation.volume4
local.contributor.authorMinaev E. Y.
local.contributor.authorKurkin E.I.
local.contributor.authorQuijada-Pioquinto J.G.
local.contributor.authorGavrilov A.V.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Technique-of-the-identification-quantification-and-measurement-of-carbon-shortfibers-using-the-instance-segmentation-105748
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Technique-of-the-identification-quantification-and-measurement-of-carbon-shortfibers-using-the-instance-segmentation-105748
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1920-9_2023-043172.pdf363.35 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.