https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34613| Title: | Neural network based image understanding with ontological approach |
| Other Titles: | Нейросетовое распознавание изображений с использованием онтологического подхода |
| Authors: | Iskra, N. A. Iskra, V. V. Lukashevich, M. |
| Keywords: | материалы конференций;image understanding;instance segmentation;object detection;ontology;semantic graph;convolutional neural networks;semantic analysis;intelligent system |
| Issue Date: | 2019 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Iskra, N. A. Neural network based image understanding with ontological approach / N. Iskra, V. Iskra, M. Lukashevich // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2019) : материалы международной научно-технической конференции, Минск, 21 - 23 февраля 2019 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. - Минск, 2019. - С. 113 - 122. |
| Abstract: | In this paper we propose the architecture to perform a task of semantic image analysis. The approach uses the advantages of the state-of-the art deep convolutional neural networks for object detection and builds the semantic graph that represents the scene. Ontological system is used in both graph construction and model verification. The method can be used as a part of a more extensive intelligent system. |
| Alternative abstract: | В настоящей работе предлагается архитектура для выполнения задачи семантического анализа изображений. Подход использует преимущества современных глубоких сверточных нейронных сетей для обнаружения объектов и создает семантический граф, который представляет сцену. Онтологическая система используется как при построении графа, так и при верификации модели. Этот метод можно использовать как часть более сложной интеллектуальной системы. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34613 |
| Appears in Collections: | OSTIS-2019 |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Iskra_Neural.PDF | 374.07 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.