?
Использование сверточных нейронных сетей для реидентификации людей в городских условиях
Интеллектуальные системы. Теория и приложения. 2022. Т. 26. № 1. С. 250–254.
Алексеенко Г., Налчаджи К.
В настоящее время все более широкое распространение получают различные системы видеофиксации. Одной из основных целей таких систем является контроль и слежение за человеком. Решение данной задачи позволяет в дальнейшем решать такие прикладные задачи, как контроль заполненности различных помещений (будь-то торговые объекты или образовательно-культрурные учереждения), построение тепловой карты перемещений человека, организация контроля доступа к тому или иному объекту. В работе предложен способ, основанный на применении комбинации различных нейронных сетей, который позволяет решать данные задачи с высокой точностью.
Язык:
русский
Ключевые слова: глубокие нейронные сети
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Добавлено: 5 октября 2023 г.
Grigoryev T., Вереземская П. С., Krinitskiy M. и др., Remote Sensing 2022 Vol. 14 No. 22 Article 5837
Добавлено: 19 июня 2023 г.
Сучков Е. П., Алексеенко Г. О., Налчаджи К. В., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2022 Т. 26 № 1 С. 250–254
В настоящее время все более широкое распространение получают различные системы видеофиксации. Одной из основных целей
таких систем является контроль и слежение за человеком. Решение
данной задачи позволяет в дальнейшем решать такие прикладные
задачи, как контроль заполненности различных помещений (будьто торговые объекты или образовательно-культрурные учереждения), построение тепловой карты перемещений человека, организация контроля доступа к тому или иному объекту. В ...
Добавлено: 31 января 2023 г.
Rukhovich D., Koroleva P., Rukhovich D. и др., Remote Sensing 2022 Vol. 14 No. 9 Article 2224
Добавлено: 14 ноября 2022 г.
Comment on “Pushing the frontiers of density functionals by solving the fractional electron problem”
Gerasimov I., Losev T., Evgeny Yu. Epifanov и др., Science 2022 Vol. 377 No. 6606 Article eabq3385
Kirkpatrick et al. (Reports, 9 December 2021, p. 1385) trained a neural network–based DFT functional, DM21, on fractional-charge (FC) and fractional-spin (FS) systems, and they claim that it has outstanding accuracy for chemical systems exhibiting strong correlation. Here, we show that the ability of DM21 to generalize the behavior of such systems does not follow ...
Добавлено: 25 сентября 2022 г.
K. Arzymatov, E. Khomutov, V. Shchur, Lobachevskii Journal of Mathematics 2022 Vol. 43 No. 8 P. 2092–2098
Добавлено: 19 сентября 2022 г.
Дискин М. С., Bukhtiyarov A., Рябинин М. К. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021).: Curran Associates, Inc., 2021. P. 7879–7897.
Добавлено: 24 ноября 2021 г.
Krinitskiy M., Alexandrova M., Вереземская П. С. и др., Remote Sensing 2021 Vol. 13 No. 2 Article 326
Добавлено: 24 сентября 2021 г.
Malykh V., Porplenko D., Тутубалина Е. В., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected PapersVol. 12602.: Springer, 2021. P. 149–161.
We present a novel dataset of sports broadcasts with 8,781 games. The dataset contains 700 thousand comments and 93 thousand related news documents in Russian. We run an extensive series of experiments of modern extractive and abstractive approaches. The results demonstrate that BERT-based models show modest performance, reaching up to 0.26 ROUGE-1F-measure. In addition, human evaluation ...
Добавлено: 10 мая 2021 г.
Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Proceedings of IEEE International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2020).: IEEE, 2020. Ch. 110 P. 610–614.
Добавлено: 3 октября 2020 г.
Савченко А. В., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2020 Vol. 31 No. 2 P. 651–660
Добавлено: 1 ноября 2019 г.
Kopeykina Lyudmila, Савченко А. В., , in: 2019 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2019. P. 1–6.
Добавлено: 21 октября 2019 г.
Соколов А. С., Савченко А. В., , in: 17th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI).: IEEE, 2019. Ch. 19 P. 113–116.
Добавлено: 21 октября 2019 г.
Красовская С. В., Жуликов Г. А., Макиннес У. Д., / Series WP BRP "PSYCHOLOGY". 2018. No. 93/PSY/2018.
Добавлено: 15 октября 2018 г.
Кириченко А. А., Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2017.
В майноре «Сетевые технологии» изучаются 4 дисциплины: «Теория нейронных сетей», «Нейропакеты», «НейроЭВМ», «Применение нейросетевых технологий». Первая из этих дисциплин представляет новую научную дисциплину и даёт информацию об истории искуственных нейронных сетей, их теоретических основах, структуре, настройке, методах обучения и использования. Разработка этой дисциплины стала возможной благодаря достижениям в области нейрофизиологии, котрые дают начальное понимание механизма ...
Добавлено: 5 декабря 2017 г.
Горбунов А. А., Исаев Е. А., Самодуров В. А., Radio Physics and Radio Astronomy 2017 Т. 22 № 4 С. 270–275
В процессе астрономических наблюдений собираются огромные объемы данных. БСА (Большая Сканирующая Антенна) ФИАН, используемая при исследовании импульсных явлений, ежедневно регистрирует 87.5 Гбайт данных (32 Тб в год). Целью данной работы является разработка веб-сервиса, для помощи экспертам в классификации новых астрономических наблюдений. Azure Machine Learning Studio, поддерживающая алгоритм глубокой нейронной сети, используется в качестве инструмента для ...
Добавлено: 15 октября 2017 г.