Обзор современного состояния области компьютерного зрения
Терминология и общая постановка задачи "Понимания изображения". Изображения различной природы и области их использования. Метод одновременной навигации и составления карты. Достоинства и недостатки свёрточных нейронных сетей. Применение CNN в задачах.
Подобные документы
Особенности разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Реализация методов для обнаружения и локализации текстовых областей, распознавания символов с помощью сверточных нейронных сетей.
статья, добавлен 23.02.2016Обзор существующих технологий и методов улучшения разрешения изображения. Разработка программного обеспечения многокадровой системы повышения разрешения, использующего технологию "Суперразрешения" и блочный метод для поиска межкадровых смещений.
практическая работа, добавлен 10.09.2014Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019- 29. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Разработка искусственных нейронных сетей и машинное обучение как перспективные направления информационных технологий. Преимущества и недостатки, способность нейросетей решать задачи, которые невозможно решить классическими программными алгоритмами.
статья, добавлен 20.02.2019Рассмотрение методов прогнозирования нейронных сетей. Решение задачи обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов. Изучение методов одношагового, многошагового прогнозирования. Применение метода окон для генерации обучающей выборки.
статья, добавлен 24.03.2018Изучение основных технологий для создания трехмерного изображения. Применение поляризационных фильтров в проекторах и очках в технологии поляризации. Недостатки технологии активных затворов. Изучение последовательности создания трехмерного изображения.
реферат, добавлен 30.09.2016Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Применение интеллектуальных средств защиты информации в системах обнаружения атак. Задачи классификации в экспертных системах. Вероятностные методы решения задачи классификации. Применение нейронных сетей в задачах классификации и кластеризации.
статья, добавлен 23.03.2018Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015История развития науки о искусственном интеллекте. Области применения исскуственного интеллекта. Некоторые сведения о мозге. Основные теории нейроподобных и нейтронных сетей. Нейроподобный элемент и нейроподобные сети. Классификация нейронных сетей.
реферат, добавлен 01.10.2009- 37. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 Знакомство со средствами, методами MATLAB. Характеристика типичной сети с прямой передачей сигнала. Моделирование нейронных сетей с помощью пакета Simulink. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме.
методичка, добавлен 26.11.2015Характеристика видов кластеров, их основные качества и недостатки. Определение времени, потраченного на решение задачи нахождения области достижимости летательного аппарата с заданным управлением. История создания и усовершенствования нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 28.03.2011Проблема распознавания кривых линий на сложном фоне шумовых точек и близких соседних кривых. Главные требования к обработке в современных экспериментах. Понятие и особенности эластичных нейронных сетей. Робастные методы оценки параметров и их применение.
статья, добавлен 08.02.2013Метод интерполяции последовательного вычисления спектра Фурье, позволяющий ретушировать и восстанавливать отсутствующие (затенённые) части изображения. Искажение изображений объектов. Необходимость определения вида аппаратной функции и ее параметров.
статья, добавлен 07.11.2018Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Применение томограммы как изображения среза, полученного посредством компьютерной томографии для постановки точного диагноза. Виды разрешающей способности: пространственная и по перепаду плотности. Алгоритмы решения задачи реконструкции изображения.
статья, добавлен 22.08.2020Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017Рассмотрение и характеристика сущности процесса реализации нейронной сети для автономной навигации мобильного робота, используя данные, собранные с ультразвуковых датчиков, которые установлены на его корпусе. Ознакомление с архитектурой нейронной сети.
статья, добавлен 19.02.2019Изучение понятия искусственного интеллекта - самообучающегося инструмента, усиливающего деятельность человека по генерации и принятию решений. Применение нейронных сетей. Основные области применения искусственного интеллекта. ИИ в вооруженных силах.
курсовая работа, добавлен 15.07.2012Методика разработки состязательных атак, которые основаны на словах и показывают возможность и силу изменения предсказываемого класса нейросети. Анализ особенностей применения регрессионных значений Шепли для интерпретации глубоких нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Использование специальных устройств и программ для обработки изображения на компьютере. Особенность применения сканеров и графических планшетов. Основные области применения цифровой графики. Анализ векторного, растрового и трехмерного изображения.
статья, добавлен 15.02.2019Применение дискретизации для представления изображения в двоичном коде. Достоинства и недостатки растрового кодирования. Использование сжатия для хранение растровых рисунков. Рассмотрение основных преимуществ и недостатков векторного кодирования.
презентация, добавлен 30.04.2023Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024