Исследование моделей сверточных автоэнкодеров для выделения признаков в наборах стереоизображений
Дата
2017
ORCID
DOI
10.20998/2411-0558.2017.50.04
item.page.thesis.degree.name
item.page.thesis.degree.level
item.page.thesis.degree.discipline
item.page.thesis.degree.department
item.page.thesis.degree.grantor
item.page.thesis.degree.advisor
item.page.thesis.degree.committeeMember
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
НТУ "ХПИ"
Анотація
В работе проведен процесс моделирования обучения без учителя сверточных автоэнкодеров для выделения признаков в наборах стереопар. Исследовано влияние количества обучаемых фильтров и топологии автоэнкодера на точность восстановления изображений. Определены конфигурации автоэнкодеров для точного восстановления входных изображений.
The modeling process of convolutional autoencoder unsupervised learning for feature extraction from stereo images sets is provided. The number of learning filters and topology of autoencoder influence on quality of image reconstruction is researched. Autoencoder configurations of high efficiency reconstruction is defined.
The modeling process of convolutional autoencoder unsupervised learning for feature extraction from stereo images sets is provided. The number of learning filters and topology of autoencoder influence on quality of image reconstruction is researched. Autoencoder configurations of high efficiency reconstruction is defined.
Опис
Ключові слова
обучение без учителя, стереопара, восстановление изображений, входные изображения, unsupervised learning, image reconstruction
Бібліографічний опис
Дашкевич А. А. Исследование моделей сверточных автоэнкодеров для выделения признаков в наборах стереоизображений / А. А. Дашкевич // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Сер. : Інформатика та моделювання. – Харків : НТУ "ХПІ", 2017. – № 50 (1271). – С. 112-118.