| dc.contributor.author | Крощенко, Александр Александрович | |
| dc.contributor.author | Головко, Владимир Адамович | |
| dc.contributor.author | Безобразов, Сергей Валерьевич | |
| dc.contributor.author | Михно, Егор Владимирович | |
| dc.contributor.author | Хацкевич, Мария Викторовна | |
| dc.contributor.author | Михняев, Андрей Леонидович | |
| dc.contributor.author | Брич, Александр Леонидович | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2019-06-22T12:04:40Z | |
| dc.date.available | 2019-06-22T12:04:40Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.identifier.citation | Глубокое обучение для детектирования объектов на изображениях документов [Электронный ресурс] / А. А. Крощенко [и др.] // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2017. – № 5. – С. 2–9 : ил. - Библиогр.: с. 8 (18 назв.). | ru_RU |
| dc.identifier.uri | http://rep.bstu.by/handle/data/400 | |
| dc.description.abstract | В данной статье рассмотрены глубокие сверточные нейронные сети для решения задачи обнаружения объектов на изображении и их классификации. Проведен сравнительный анализ различных методов и архитектур, применяемых для решения задачи обнаружения объектов. Разработан нейросетевой алгоритм разметки изображений текстовых документов, базирующийся на предобработке изображения, упрощающей локализацию отдельных частей документа и последующее распознавание локализованных блоков с помощью глубокой сверточной нейронной сети. Разработана программа полуавтоматической сегментации, позволяющая упростить подготовку обучающей выборки для решения задач обнаружения и классификации объектов. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.relation.ispartofseries | Физика, математика, информатика; | |
| dc.subject | искусственный интеллект | ru_RU |
| dc.title | Глубокое обучение для детектирования объектов на изображениях документов | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.89 | ru_RU |
