Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/105009
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorВикторов, Д. А.ru
dc.contributor.authorДомакова, О. И.ru
dc.contributor.authorКоновалов, А. М.ru
dc.contributor.authorПирогов, Д. А.ru
dc.contributor.authorЕршов, Е. В.ru
dc.date.accessioned2021-10-28T06:18:37Z-
dc.date.available2021-10-28T06:18:37Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationПрограммное обеспечение для разметки, обучения и инференса сверточных нейронных сетей / Д. А. Викторов, О. И. Домакова, А. М. Коновалов, Д. А. Пирогов, Е. В. Ершов //Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве : сборник докладов IX Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (TИМ’2021) с международным участием (Екатеринбург, 13–14 мая 2021 г.). — Екатеринбург: УрФУ, 2021. — С. 208-213.ru
dc.identifier.isbn978-5-6044322-4-2-
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/105009-
dc.description.abstractВ текущий момент времени различные предприятия во всём мире проводят автоматизацию и цифровизацию. Очень большое внимание уделяется обработке производственных процессов (например, отслеживание людей в опасной зоне, поиск объектов в кадре или определение изделий ненадлежащего качества). В данной сфере самыми перспективными технологическими решениями являются системы машинного зрения и машинного обучения. Они позволяют существенно снизить ресурсные и временные затраты при их внедрении, но при этом требуют существенных затрат времени при их разработке, из чего следует необходимость создания инструмента, способного упростить процесс создания программного обеспечения. Авторами данной работы были осуществлены разработка и подробное описание программного продукта, позволяющего существенно оптимизировать все стадии решения производственных задач, подобных вышеописанным.ru
dc.description.abstractAt the current time, various companies around the world are going through automation and digitalization. Much attention is paid to the production processes handling (for example, tracking people in a danger area, searching for objects in a frame or identifying improper quality products). In this field the most promising technological solutions are machine vision and machine learning systems. They can significantly reduce resource and time costs during their implementation, but at the same time they require a significant investment of time in their development which implies the necessity to create a tool that can simplify the software creating process. The authors of this article carried out the development and detailed description of a software product that can allow significant optimization of all solving stages of production problems similar to those described above.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherУрФУru
dc.relation.ispartofТеплотехника и информатика в образовании, науке и производстве (ТИМ'2021). — Екатеринбург, 2021ru
dc.subjectИНФЕРЕНСru
dc.subjectРАЗМЕТКАru
dc.subjectОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙru
dc.subjectНЕЙРОННЫЕ СЕТИru
dc.subjectYOLO V3ru
dc.subjectINFERENCEen
dc.subjectMARKUPen
dc.subjectTRAINING NEURAL NETWORKSen
dc.subjectNEURAL NETWORKSen
dc.subjectYOLO V3en
dc.titleПрограммное обеспечение для разметки, обучения и инференса сверточных нейронных сетейru
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.conference.nameIX Всероссийская научно-практическая конференциия студентов, аспирантов и молодых учёных «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (ТИМ’2021) с международным участиемru
dc.conference.date13.05.2021-14.05.2021-
local.description.firstpage208-
local.description.lastpage213-
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
978-5-6044322-4-2_2021_048.pdf592,43 kBAdobe PDFView/Open


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