Person re-identification algorithm by image from video surveilance sistem using a neural network compound descriptor ; Алгоритм реидентификации людей по изображениям систем видеонаблюдения с использованием нейросетевого составного дескриптора

Συγγραφείς: S. A. Ihnatsyeva, R. P. Bohush, С. А. Игнатьева, Р. П. Богуш

Πηγή: «System analysis and applied information science»; № 1 (2024); 12-17 ; Системный анализ и прикладная информатика; № 1 (2024); 12-17 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2024-1

Θεματικοί όροι: аугментация данных, convolutional neural networks, feature vector, PolReID1077, data augmentation, сверточные нейронные сети, вектор признаков

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/654/489; Игнатьева, С.А. Увеличение точности реидентификации людей на основе двухэтапного обучения сверточных нейронных сетей и аугментации / С.А. Игнатьева, Р.П. Богуш // Информатика. – 2023. – Т. 20. – № 1. – С. 40-54.; Zhong, Z. Random Erasing Data Augmentation / Z. Zhong, L. Zheng, G. Kang, S. Li, Y. Yang // AAAI Conference on Artificial Intelligence. – 2017.; Wang, G. High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for Occluded Person Re-Identification / G. Wang, S. Yang, H. Liu, Z. Wang, Y. Yang, S. Wang, G. Yu, E. Zhou, J. Sun // 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2020. – P. 6448-6457.; Yang, J. Learning to Know Where to See: A Visibility-Aware Approach for Occluded Person Re-identification / J. Yang, J. Zhang, F. Yu, X. Jiang, M. Zhang, X. Sun, Y. Chen, W. Zheng // 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). – 2021. – P. 11865-11874.; Yang, Q. Focus on the Visible Regions: Semantic-Guided Alignment Model for Occluded Person Re-Identification / Q. Yang, P. Wang, Z. Fang, Q. Lu. // Sensors (Basel, Switzerland), Vol. 20, 2020.; Sun, Y. Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling / Y. Sun, L. Zheng, Y. Yang, Q. Tian, S. Wang // European Conference on Computer Vision, 2017.; Fang, H. RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation / H. Fang, S. Xie, Y. Tai, C. Lu. // Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017. – P. 2353-2362.; Miao, J. Pose-Guided Feature Alignment for Occluded Person Re-Identification / J. Miao, Y. Wu, P. Liu, Y. Ding, Y. Yang // 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). – 2019. – P. 542-551.; Kalayeh, M.M. Human Semantic Parsing for Person Re-identification / M.M. Kalayeh, E. Basaran, M. Gokmen, M.E. Kamasak, M. Shah // 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2018. – P. 1062-1071.; GitHub [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch – Дата доступа 04.09.2023.; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/654

Διαθεσιμότητα: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/654
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2024-1-12-17

ОШИБКИ В РАСПОЗНАВАНИИ ОБЪЕКТОВ И СПОСОБЫ ИХ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ

Θεματικοί όροι: Распознавание объектов, Компьютерное зрение, Ошибки классификации, Ложные положительные результаты, Ложные отрицательные результаты, Матрица ошибок, Точность, Полнота, Точность положительного класса, F1-мера, ROC-кривая, AUC-ROC, Метрики оценки ошибок, Аугментация данных, Ансамбли моделей, Постобработка результатов

ОШИБКИ В РАСПОЗНАВАНИИ ОБЪЕКТОВ И СПОСОБЫ ИХ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ

Θεματικοί όροι: Распознавание объектов, Компьютерное зрение, Ошибки классификации, Ложные положительные результаты, Ложные отрицательные результаты, Матрица ошибок, Точность, Полнота, Точность положительного класса, F1-мера, ROC-кривая, AUC-ROC, Метрики оценки ошибок, Аугментация данных, Ансамбли моделей, Постобработка результатов

Автоматизированная детекция семян татарской гречихи в зерновом материале пшеницы на основе компьютерного зрения

Θεματικοί όροι: качество семян, автоматизация АПК, пшеница, аугментация данных, татарская гречиха, seed separation, computer vision, компьютерное зрение, сепарация семян, automation of agro-industrial complex, wheat, YOLO, Fagopyrum tataricum, Tatarian buckwheat, seed quality, аннотация данных, data annotation, data augmentation

Нейронные сети как решение задачи классификации изображений

Θεματικοί όροι: классификация изображений, обученная полносвязная сеть, препроцессинг изображений, предобученные нейронные сети, аугментация данных, нейронные сети, архитектура полносвязной сети

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elib.belstu.by/handle/123456789/48186

Использование диффузионных моделей для аугментации данных и улучшения качества сегментации изображений (на примере модели Stable Diffusion и наборе данных Caltech-UCSD Birds-200-2011) : магистерская диссертация

Συγγραφείς: Moriy, S. M.

Συνεισφορές: Ронкин, М. В., Ronkin, M. V., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления

Θεματικοί όροι: СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, MASTER'S THESIS, ДИФФУЗИОННЫЕ МОДЕЛИ, DIFFUSION MODELS, АУГМЕНТАЦИЯ ДАННЫХ, COMPUTER VISION, СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, DATA AUGMENTATION, CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS, SEMANTIC SEGMENTATION

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://elar.urfu.ru/handle/10995/129161

Обнаружение ключевых объектов и перекрёстная геолокализация: Анализ наборов данных и методологические перспективы

Θεματικοί όροι: распознавание объектов, datasets, аугментация данных, перекрёстная геолокализация, neural networks, computer vision, object recognition, компьютерное зрение, автономные системы, cross-view geo-localization, нейронные сети, наборы данных, autonomous systems, data augmentation

Математическое и программное обеспечение локализации областей инфильтрата в области легкого по данным компьютерной томографии

Συγγραφείς: Проскуров, Владислав Анатольевич

Συνεισφορές: Аксёнов, Сергей Владимирович

Θεματικοί όροι: свёрточная нейронная сеть, 3D свертка, аугментация данных, медицинские изображения, сегментация изображений, компьютерная томография, КТ, инфильтрат, матовое стекло, коронавирус, U-net, 3D convolution, data augmentation, medical images, image segmentation, computed tomography, CT, infiltration, ground glass, COVID-19, 09.04.01, 004.415:519.876:620.179.152.1:616-07

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: Проскуров В. А. Математическое и программное обеспечение локализации областей инфильтрата в области легкого по данным компьютерной томографии : магистерская диссертация / В. А. Проскуров; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ); науч. рук. С. В. Аксёнов. — Томск, 2020.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61386

Διαθεσιμότητα: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61386

Разработка сервиса для поиска упоминаний экологических практик в постах социальных сетей ; Development of a service to search for mentions of environmental practices in social media posts

Συγγραφείς: Блинов, Н. И., Москвина, К. О., Глазкова, А. В., Blinov, N. I., Moskvina, K. O., Glazkova, A. V.

Θεματικοί όροι: конференция, NLP (обработка естественного языка), машинное обучение, анализ социальных сетей, классификация текстов, multi-label классификация, аугментация данных, token classification

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 21. – Тюмень, 2023

Διαθεσιμότητα: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/28948

Интерпретация действий животного по его изображению во времени, близком к реальному ; Near real-time animal action recognition and classification

Συγγραφείς: Егоров, А.Д., Резник, М.С.

Θεματικοί όροι: компьютерное зрение, обнаружение животных, классификация действий, нейронная сеть, машинное обучение, опорные модели, классификация скелета, аугментация данных, Keypoint R-CNN, Mobile Net

Relation: 47;2; Dspace\SGAU\20230222\102127

Διαθεσιμότητα: http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Interpretaciya-deistvii-zhivotnogo-po-ego-izobrazheniu-vo-vremeni-blizkom-k-realnomu-102127
https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1138

Нейронные сети как решение задачи классификации изображений

Συγγραφείς: Жиляк, Надежда Александровна, Джеремий Убонг Чарлес

Θεματικοί όροι: нейронные сети, предобученные нейронные сети, классификация изображений, препроцессинг изображений, архитектура полносвязной сети, обученная полносвязная сеть, аугментация данных

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://elib.belstu.by/handle/123456789/48186; 004.032.26

Διαθεσιμότητα: https://elib.belstu.by/handle/123456789/48186

Использование диффузионных моделей для аугментации данных и улучшения качества сегментации изображений (на примере модели Stable Diffusion и наборе данных Caltech-UCSD Birds-200-2011) : магистерская диссертация ; Using diffusion models to augment data and improve the quality of image segmentation (using the example of the Stable Diffusion model and the Caltech-UCSD Birds-200-2011 data set)

Συγγραφείς: Морий, С. М., Moriy, S. M.

Συνεισφορές: Ронкин, М. В., Ronkin, M. V., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления

Θεματικοί όροι: МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ, АУГМЕНТАЦИЯ ДАННЫХ, СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ДИФФУЗИОННЫЕ МОДЕЛИ, MASTER'S THESIS, COMPUTER VISION, SEMANTIC SEGMENTATION, DATA AUGMENTATION, CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS, DIFFUSION MODELS

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: http://elar.urfu.ru/handle/10995/129161

Διαθεσιμότητα: http://elar.urfu.ru/handle/10995/129161

Разработка классификатора изображений грибов на основе двух нейронных сетей

Συγγραφείς: Филатьева, Юлия Владимировна, Бронер, Валентина Игоревна

Πηγή: Материалы IX-й Международной научной конференции "Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем", Томск, 26-28 мая 2022 г. Томск, 2022. С. 234-241

Θεματικοί όροι: нейронные сети, перенос обучения, ResNet, серия моделей нейронных сетей, обучение нейронных сетей, предотвращение переобучения, аугментация данных, k-блочная кросс-валидация, распознавание изображений грибов

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: koha:000926185; https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000926185

Διαθεσιμότητα: https://doi.org/10.17223/978-5-907572-27-0-2022-35
https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000926185

Метод крупношагового метаобучения в сквозной нейросетевой реконструкции одного класса изображений

Συγγραφείς: Евдокимова В. В., Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет), Отделение "Институт систем обработки изображений - Самара" Курчатовского комплекса кристаллографии и фотоники, Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"

Θεματικοί όροι: 28.23, Дис, 004.032.26(043.3), 004.8(043.3)

Θέμα γεωγραφικό: алгоритмы сквозной нейросетевой реконструкции изображений, артефакты реконструкции, аугментация данных, диссертации, изображающие дифракционно-оптические системы (ИДОС), искусственный интеллект, крупношаговое метаобучение, машинное обучение, методы реконструкции изображений, нейросетевая реконструкция

Relation: RU\НТБ СГАУ\560998

Διαθεσιμότητα: http://repo.ssau.ru/handle/Dissertacii-Zakryto/Metod-krupnoshagovogo-metaobucheniya-v-skvoznoi-neirosetevoi-rekonstrukcii-odnogo-klassa-izobrazhenii-113505

О важности аугментации данных при машинном обучении в задачах обработки изображений в условиях дефицита данных

Συγγραφείς: Андриянов Н. А., Андриянов Д. А., Андриянов Н. А., Андриянов Д. А.

Πηγή: Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). - Т. 2 : Обработка изображений и дистанционное зондирование Земли

Θέμα γεωγραφικό: аугментация данных, обучение нейронных сетей., дефицит данных, распознавание изображений

Relation: Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020) : сб. тр. по материалам VI Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 26-29 мая) : в 4 т. - Тек; RU\НТБ СГАУ\441578

Διαθεσιμότητα: http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/O-vazhnosti-augmentacii-dannyh-pri-mashinnom-obuchenii-v-zadachah-obrabotki-izobrazhenii-v-usloviyah-deficita-dannyh-85287