Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60360
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBobrova, N. L.-
dc.contributor.authorKharkevich, A. P.-
dc.contributor.authorStetsko, V. Y.-
dc.coverage.spatialПензаen_US
dc.date.accessioned2025-06-20T06:19:12Z-
dc.date.available2025-06-20T06:19:12Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationBobrova, N. L. Overview of the SAM neural network model applicable to the problem of the instance segmentation = Обзор нейросетевой модели SAM, применимой к задаче сегментации экземпляров на изображении / N. L. Bobrova, A. P. Kharkevich, V. Y. Stetsko // Актуальные научные исследования : сборник статей XVIII Международной научно-практической конференции, Пенза, 20 апреля 2024. – Пенза : МЦНС «Наука и Просвещение», 2024. – С. 59–62.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60360-
dc.description.abstractThis paper examines the advanced neural network model SAM (Segment Anything Model) suitable for instance segmentation in an image, studies the key advantages and disadvantages of the model, and reviews the most well-known modifications of the model.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherМЦНС «Наука и Просвещение»en_US
dc.subjectпубликации ученыхen_US
dc.subjectsemantic-SAMen_US
dc.subjectYOLOen_US
dc.subjectinstance segmentationen_US
dc.titleOverview of the SAM neural network model applicable to the problem of the instance segmentationen_US
dc.title.alternativeОбзор нейросетевой модели SAM, применимой к задаче сегментации экземпляров на изображенииen_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationВ данной работе рассмотрена передовая нейросетевая модель SAM (Segment Anything Model), подходящая для осуществления сегментации экземпляров на изображении, изучены ключевые достоинства и недостатки модели, а также произведен обзор наиболее известных модификаций модели.en_US
Appears in Collections:Публикации в зарубежных изданиях

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Bobrova_Obzor.pdf758.9 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

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