| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Iskra, N. A. | - |
| dc.contributor.author | Iskra, V. V. | - |
| dc.contributor.author | Lukashevich, M. | - |
| dc.date.accessioned | 2019-03-11T09:24:07Z | - |
| dc.date.available | 2019-03-11T09:24:07Z | - |
| dc.date.issued | 2019 | - |
| dc.identifier.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. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34613 | - |
| dc.description.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. | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | image understanding | ru_RU |
| dc.subject | instance segmentation | ru_RU |
| dc.subject | object detection | ru_RU |
| dc.subject | ontology | ru_RU |
| dc.subject | semantic graph | ru_RU |
| dc.subject | convolutional neural networks | ru_RU |
| dc.subject | semantic analysis | ru_RU |
| dc.subject | intelligent system | ru_RU |
| dc.title | Neural network based image understanding with ontological approach | ru_RU |
| dc.title.alternative | Нейросетовое распознавание изображений с использованием онтологического подхода | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | 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. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2019
|
