ВЫЯВЛЕНИЕ ДЕЙСТВИЙ НА ВИДЕО С ПОМОЩЬЮ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Исследование методов компьютерного зрения и глубокого обучения в рамках задачи распознавания действий на видео.

Авторы
Буйко А.Ю. 1
Сборник материалов конференции
Молодежная научная школа по прикладной теории вероятностей и телекоммуникационным технологиям (АPTCT–2017) : материалы молодежной научной школы. Москва, 23-27 октября 2017 г. Скачать
Издательство
РУДН
Язык
Русский
Страницы
50-53
Статус
Опубликовано
Год
2017
Организации
  • 1 Российский университет дружбы народов
Ключевые слова
LSTM RNN; компьютерное зрение; дескрипторы; глубинное обучение; рекуррентные нейронные сети; анализ видео
Дата создания
10.07.2024
Дата изменения
10.07.2024
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/147072/
Поделиться

Другие записи

АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ СТРАХОВАНИЕ ДОГОВОРОВ С ОГРАНИЧЕННЫМ СРОКОМ ОБСЛУЖИВАНИЯ

Статья
Багаева Н.В.
Молодежная научная школа по прикладной теории вероятностей и телекоммуникационным технологиям (АPTCT–2017) : материалы молодежной научной школы. Москва, 23-27 октября 2017 г.. РУДН. 2017. С. 33-36

ДИСКРЕТНОСТЬ ДИОН-ДИЛАТОННЫХ ЧЕРНЫХ ДЫР

Статья
Давыдов Е.А.
Молодежная научная школа по прикладной теории вероятностей и телекоммуникационным технологиям (АPTCT–2017) : материалы молодежной научной школы. Москва, 23-27 октября 2017 г.. РУДН. 2017. С. 95-100