title: Methods of creating hybrid classifiers based on cascades and deep neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Вахитов Александр Тимурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Косатый Дмитрий Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kosaty Dmitry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кандидат физико-математических наук А.Т.Вахитов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics A.T.Vakhitov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:22:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:22:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040036
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/5208
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Косатый Дмитрий Николаевич. Методы создания гибридных классификаторов на основе каскадов и глубоких нейронных сетей. к.ф.-м.н., доц. Вахитов А. Т. Фундаментальная информатика и информационные технологии, кафедра информатики. Данная работа посвящена решению задачи детекции пешеходов на изображениях. В реальных приложениях актуальными являются решения, достигающие высокой скорости и качества. Такое решение предоставляют гибридные методы, использующие точные и быстрые методы. Несмотря на то, что отдельные методы имеются в составе библиотек с открытым исходным кодом, их интеграция не является решённой задачей. Цель работы состоит в разработке библиотеки с открытым исходным кодом, сочетающей каскадный метод и глубокую нейронную сеть. В итоге выполнения работы реализован гибридный детектор. В работе приведено сравнительное тестирование гибридного детектора с каскадным алгоритмом и глубокой нейронной сетью. 22 источника. Косатый, Д.Н. Методы создания гибридных классификаторов на основе каскадов и глубоких нейронных сетей: магистерская дис.: защищена 27.05.2016 / Косатый Дмитрий Николаевич. - СПб., 2016. - 28 с. Библиогр.: с. 28-30.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Dmitry Kosaty. Methods of creating hybrid classifiers based on cascades and deep neural networks. Associate professor Alexander Vakhitov. Main Field of Study of Fundamental Computer Science and Information Technologies, Computer science department. This paper addresses the problem of pedestrians detection on images. In a real application the actual solution is solution, that reaches high speed and quality. Hybrid methods that use fast and accurate methods provide this solution. Despite the fact that certain methods are available as part of libraries with open source, their integration is not a solved task. The aim of the paper is to develop a library of open source, combining cascaded methods and deep neural networks. The aim of this work is to develop the open-source library combining the cascade method and deep neural network. At the completion of the work implemented the hybrid detector. The paper presents a comparative test of the hybrid detector with the cascade algorithm and deep neural network. It was used 22 source. D. Kosaty. Methods of creating hybrid classifiers based on cascades and deep neural networks.: master’s thesis: thesis defense: 27.05.2016 / Dmitry Kosaty - SPb, 2016 - 28 pages, bibliography: page: 28-30.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детекция пешеходов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод DeepCascade
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод VeryFast
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: каскадный метод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: библиотека cuda-convnet
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: pedestrian detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DeepCascade
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: VeryFast
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cascade algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cuda-convnet
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Methods of creating hybrid classifiers based on cascades and deep neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы создания гибридных классификаторов на основе каскадов и глубоких нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kosaty_masters_thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5208/1/Kosaty_masters_thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,51 MB
resources.filename: reviewSV_st007271_Vaxitov_Aleksandr_Timurovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5208/2/reviewSV_st007271_Vaxitov_Aleksandr_Timurovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,61 kB
resources.filename: reviewSV_st007271_Vaxitov_Aleksandr_Timurovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5208/6/reviewSV_st007271_Vaxitov_Aleksandr_Timurovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,45 kB