| Title: | Обнаружение объектов на изображении с использованием сверточных нейронных сетей |
| Other Titles: | Detection of objects in the image using convolutional neural networks |
| Authors: | Верхов, К. А. |
| Keywords: | материалы конференций;компьютерное зрение;машинное обучение;сверточные нейронные сети;computer vision;machine learning;convolutional neural networks |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Верхов, К. А. Обнаружение объектов на изображении с использованием сверточных нейронных сетей / К. А. Верхов // Электронные системы и технологии [Электронный ресурс] : сборник материалов 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 18-22 апреля 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2022. – С. 111–113. – Режим доступа : https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46926. |
| Abstract: | Рассмотрены строение и принципы работы сверточных нейронных сетей. Описаны слои, из которых состоит сверточная нейронная сеть, операции, выполняемые на каждом слое и назначение слоев. Выявлены категории, на которые делятся современные алгоритмы на основе сверточных нейронных сетей, указаны основные различия этих категорий и приведены примеры существующих алгоритмов. The structure and principles of operation of convolutional neural networks are considered. The layers that make up the convolutional neural network, the operations performed on eachlayerand the purpose of the layers are described. The categories into which modern algorithms based on convolutional neural networks are divided are identified, the main differences between these categories are indicated, and examples of existing algorithms are given. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47202 |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 58-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2022)
|
