глибинне навчання

ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ДІАГНОСТИКИ ЗАХВОРЮВАНЬ РОСЛИН ЗА ДОПОМОГОЮ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ

У статті досліджується використання згорткових нейронних мереж (CNN) у процесі діагностики та ідентифікації хвороб та шкідників рослин. Розглянуто різні методи діагностики хвороб рослин, особливості наборів даних, а також проблеми, що існують у даному напрямку досліджень. У статті обговорюється п'ятикрокова методологія для визначення хвороб рослин, включаючи збір даних, попередню обробку, сегментацію, виділення ознак та класифікацію.

СЕГМЕНТАЦІЯ ВНУТРІШНЬОЧЕРЕПНОГО КРОВОВИЛИВУ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТА ПОКРАЩЕННЯ ТЕКСТУРИ НА ОСНОВІ ДРОБОВОГО ОПЕРАТОРА РІСА

У статті досліджується застосування архітектури U-Net для сегментації внутрішньочерепних крововиливів, зосереджуючись на підвищенні точності сегментації шляхом включення методів покращення текстури на основі похідних дробового порядку Ріса. Дослідження починається з проведення огляду суміжних робіт у галузі сегментації комп’ютерної томографії (КТ). На цьому етапі також вибирається відповідний набір даних. Спочатку він використовувався для навчання U-Net, однієї з широко поширених моделей глибокого навчання в області сегментації медичних зображень.

Дослідження моделей для розпізнавання жестів з використанням 3D конволюційних нейронних мереж та візуальних трансформерів

У роботі розглядається актуальне завдання розпізнавання жестів з метою реформування способів до навчання військових, способів комунікації людини та машини та вдосконалення взаємодії людини-людини та людини-машини для осіб з обмеженими можливостями. Проаналізовано методи для розпізнавання жестів руки на основі компʼютерного зору, а також з використанням глибокого навчання.

SYSTEM FOR DETERMINING THE SOUND SOURCE COORDINATES

The authors investigated the effect of changes in the acoustic signal propagation speed and the accuracy of sensor positioning on the accuracy of sound source localization. The mean absolute error grows with the displacement of the microphones relative to the nominal coordinates (X, Y). The same trend is observed with an increase in the actual acoustic signal velocity deviation from the velocity under normal environmental conditions.

Covid-19 Diagnosis Using Deep Learning From X-Ray and CT Images – Overview

Since the outbreak of the pandemic in 2019, Covid-19 has become one of the most important topics in the field of medicine. This disease, caused by the SARS- CoV-2 virus, can lead to serious respiratory diseases and other complications. They can even lead to death. In recent years, the number of Covid-19 cases around the world has increased significantly, resulting in the need for rapid and effective diagnosis of the disease. Currently, the use of deep learning in medical diagnostics is becoming more and more common.

Implementing quality assurance practices in teaching machine learning in higher education

The development of machine learning and deep learning (ML/DL) change the skills expected by society and the form of ML/DL teaching in higher education.  This article proposes a formal system to improve ML/DL teaching and, subsequently, the graduates' skills.  Our proposed system is based on the quality assurance (QA) system adapted to teaching and learning ML/DL and implemented on the model suggested by Deming to continuously improve the QA processes.

Deep learning for photovoltaic panels segmentation

Due to advanced sensor technology, satellites and unmanned aerial vehicles (UAV) are producing a huge amount of data allowing advancement in all different kinds of earth observation applications.  Thanks to this source of information, and driven by climate change concerns, renewable energy assessment became an increasing necessity among researchers and companies.  Solar power, going from household rooftops to utility-scale farms, is reshaping the energy markets around the globe.  However, the automatic identification of photovoltaic (PV) panels and solar farms' status i

Road users detection for traffic congestion classification

One of the important problems that urban residents suffer from is Traffic Congestion.  It makes their life more stressful, it impacts several sides including the economy: by wasting time, fuel and productivity.  Moreover, the psychological and physical health.  That makes road authorities required to find solutions for reducing traffic congestion and guaranteeing security and safety on roads.  To this end, detecting road users in real-time allows for providing features and information about specific road points.  These last are useful for road managers and also for road users about congeste

Огляд глибокого навчання та мобільних периферійних обчислень в автономному водінні

Останніми роками мобільні периферійні обчислення і глибоке навчання привернули пильну увагу галузі в сценарії застосування автономного водіння. Мобільні периферійні обчислення зменшують затримку передавання інформації про автономне водіння, вивантажуючи обчислювальні завдання на периферійні сервери для зменшення навантаження на мережу; глибоке навчання може ефективно збільшити точність виявлення перешкод, тим самим підвищуючи стабільність і безпеку автономного водіння.