Отрывок: Предлагаемая функция потерь основывается на сегментации входных изображений алгоритмом watershed. Далее для n сегментов исходного изображения C рассчитывается средний цвет, а так же находятся ближайшие по среднему цвету сегменты. Полученные данные используются для вычисления функции потерь: ∑ t=1 n ∑ q ‖M [f t (X)]−M [f q(X)]‖1+∑ t=1 n M [f t (X)]−M [C...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКоновалов В. Ф.ru
dc.coverage.spatialwatershed алгоритмru
dc.coverage.spatialоптические потокиru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.coverage.spatialрасцвечивание изображенийru
dc.coverage.spatialсегментация по цветуru
dc.creatorКоновалов В. Ф.ru
dc.date.accessioned2023-10-05 09:28:27-
dc.date.available2023-10-05 09:28:27-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541765ru
dc.identifier.citationКоновалов, В. Ф. Метод автоматического расцвечивания рисованной мультипликации / В. Ф. Коновалов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Сергеева. - 2023. - С. 031882.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Metod-avtomaticheskogo-rascvechivaniya-risovannoi-multiplikacii-106001-
dc.description.abstractВ статье рассматривается задача расцвечивания черно-белой рисованной мультипликации с использованием нейронных сетей. Исследуетсяэффективность модификаций существующего алгоритма-прототипа при различных комбинациях функций потерь, рассматриваются различные модификации алгоритма-прототипа. Предлагается новая функция потерь для нейронной сети — с использованием сегментирования изображения по цветам. Исследуется эффективность модифицированного алгоритма с предложенной функцией потерь.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 3 : Распознавание, обработка и анализ изображенийru
dc.titleМетод автоматического расцвечивания рисованной мультипликацииru
dc.typeTextru
dc.citation.spage031882ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartПредлагаемая функция потерь основывается на сегментации входных изображений алгоритмом watershed. Далее для n сегментов исходного изображения C рассчитывается средний цвет, а так же находятся ближайшие по среднему цвету сегменты. Полученные данные используются для вычисления функции потерь: ∑ t=1 n ∑ q ‖M [f t (X)]−M [f q(X)]‖1+∑ t=1 n M [f t (X)]−M [C...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1919-3_2023-031882.pdf419.97 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.