Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/60914
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorМарков, Николай Григорьевичru
dc.contributor.authorФоминский, Виталий Сергеевичru
dc.date.accessioned2020-06-11T16:52:09Z-
dc.date.available2020-06-11T16:52:09Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationФоминский В. С. Детектирование с помощью сверточных нейронных сетей класса YOLO на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфом : магистерская диссертация / В. С. Фоминский ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Н. Г. Марков. — Томск, 2020.-
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/60914-
dc.description.abstractПриведены результаты исследования сверточных нейронных сетей класса YOLO при детектировании пихт различной степени поражения уссурийским полиграфом. Показаны пути улучшения полученных результатов.ru
dc.description.abstractThe conduction results of affected firs by Polygraphus proximus detection with convolutional neural network YOLO class were demonstrated. The ways of improvement the results were suggested.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.subjectYOLOru
dc.subjectсверточные нейронные сетиru
dc.subjectдетектирование объектовru
dc.subjectпихтовые деревьяru
dc.subjectуссурийский полиграфru
dc.subjectYOLOen
dc.subjectconvolutional neural networksen
dc.subjectobject detectionen
dc.subjectfir treesen
dc.subjectpolygraphus proximusen
dc.titleДетектирование с помощью сверточных нейронных сетей класса YOLO на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфомru
dc.typeStudents work-
local.departmentНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР)::Отделение информационных технологий (ОИТ)-
local.institut7950-
local.localtypeСтуденческая работа-
dc.subject.oksvnk09.04.02-
local.thesis.levelМагистрru
local.thesis.disciplineИнформационные системы и технологии-
local.local-vkr-id757992-
local.vkr-id43692-
local.stud-group8ИМ81-
local.lichnost-id167848-
local.thesis.level-id3-
local.tutor-lichnost-id59202-
dc.subject.udc004.492.3..032.26:004.932:633.877-
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU929532.pdf2,58 MBAdobe PDFView/Open


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