Розробка архітектури системи комп'ютерного зору постійного навчання зі змінюваною кількістю розпізнаваних класів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСердюк, Б. С.
dc.contributor.authorГоловченко, М. М.
dc.date.accessioned2024-10-28T12:11:49Z
dc.date.available2024-10-28T12:11:49Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractУ даній статті проаналізовано архітектури глибоких нейронних мереж з можливістю послідовного навчання, що частково або повністю вирішують проблему catastrophic interference, наведені переваги та недоліки архітектур. Виходячи з загальної складності проблеми, було вирішено декомпозувати задачу в систему взаємозв’язаних нейронних мереж. Наведено приклад архітектури системи комп’ютерного зору, що забезпечує якісне розгортання, донавчання та підтримку моделей нейронних мереж з великою сукупною кількістю розпізнаваних класів, що мають тенденцію до змін.
dc.description.abstractotherIn this article architectures of deep learning neural networks with possibility of continual learning and fully or partly resolving catastrophic interference problem were analized, advantages and disadvantages of viewed architectures provided. Based on the overall complexity of the problem, it was decided to decompose the problem into a system of interconnected neural networks. An example of a computer vision system architecture with high-quality deployment, training, and support of neural network models with a large aggregate number of recognizable classes that tend to change was provided.
dc.format.pagerangeС. 91-94
dc.identifier.citationСердюк, Б. С. Розробка архітектури системи комп'ютерного зору постійного навчання зі змінюваною кількістю розпізнаваних класів / Сердюк Б. С., Головченко М. М. // Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2021) : матеріали І Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів в секції інформатики та програмної інженерії (22–26 листопада 2021 р., Київ). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, ІПІ ФІОТ, 2021. – С. 91-94. – Бібліогр.: 3 назви.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70169
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceМатеріали І Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2022)» в секції інформатики та програмної інженерії, 22–26 листопада 2021 р., Київ
dc.subjectГлибокі нейронні мережі
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectcatastrophic interference
dc.subjectпослідовне навчання
dc.subjectDeep neural networks
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectcontinual learning
dc.subject.udc004.8
dc.titleРозробка архітектури системи комп'ютерного зору постійного навчання зі змінюваною кількістю розпізнаваних класів
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Conf_SoftTech_2021_1-91-94.pdf
Розмір:
608.83 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2021)