Зображення обкладинки

Application of deep learning and computer vision frameworks for solving video context prediction problem

Authors describe an application for solving video context detection problem. Application architecture use state-of-the-art deap learning TensorFlow framework together with the computer vision library OpenCV in isolated agent environment. The experimental results are shown to demonstrate the effectiv...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в:	PROBLEMS IN PROGRAMMING
Дата:	2018
Випуск:	2-3
Сторінки:	164-169
ISSN:	1727-4907
Автори та афіліації:	D. Voloshyn — Institute of Software Systems NAS of Ukraine
Автор:	Voloshyn, D.
Формат:	Стаття
Мова:	Англійська
Опубліковано:	PROBLEMS IN PROGRAMMING 2018
Теми:	deep learning tensorflow computer vision video context prediction UDC 004.932
Онлайн доступ:	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/192
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Problems in programming
Завантажити файл:

Репозитарії

Problems in programming

Схожі ресурси

Application of deep learning and computer vision frameworks for solving video context prediction problem
за авторством: D. Voloshyn
Опубліковано: (2016)

Application of deep learning and computer vision frameworks for solving video context prediction problem
за авторством: Voloshyn, D.
Опубліковано: (2016)

Software and technical complex for automatic georeferencing of space system «Sich-2» remote sensing data
за авторством: Kussul, N.M., та інші
Опубліковано: (2025)

Enhancing ball detection in football videos using attention mechanisms in FPN-based CNNS
за авторством: Ivasenko, I.B., та інші
Опубліковано: (2025)

Human face recognition system in video stream
за авторством: Popereshnyak, S.V., та інші
Опубліковано: (2024)

Digital twins in intrusion detection systems based on deep learning
за авторством: Letychevskyi, O.O., та інші
Опубліковано: (2025)

Yield prediction at field level
за авторством: Kryvoshein, Oleksandr, та інші
Опубліковано: (2024)

Application of deep learning technology for creating intellectual autonomous machines
за авторством: Bilokon, O.S.
Опубліковано: (2020)

Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems
за авторством: Dukkipati, S., та інші
Опубліковано: (2026)

Fractional-based iterative learning-optimal model predictive control of speed induction motor regulation for electric vehicles application
за авторством: Nemouchi, B., та інші
Опубліковано: (2024)

Video-based visualization of debugging process
за авторством: Shynkarenko, V.I., та інші
Опубліковано: (2024)

Application of deep reinforced learning for long-term dynamic composition of WEB services
за авторством: Moroz, H.B.
Опубліковано: (2025)

Analyses of automated machine learning tools for application in marketing
за авторством: Nikonov, O.V.
Опубліковано: (2026)

The usage of computer vision in the system of digital cutting of materials
за авторством: Tumanov, V.V., та інші
Опубліковано: (2018)

DESIGN OF A MATLAB GUI FOR SHORT-TERM SOLAR FORECASTING BASED ON DEEP LEARNING
за авторством: Matushkin, D., та інші
Опубліковано: (2023)

APPLICATION OF DEEP LEARNING NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF BIG DATA OF ASTRONOMIC OBSERVATIONS
за авторством: Gorbunov, A. A., та інші
Опубліковано: (2017)

The problem of prediction of the transmission coefficient using neural networks with a limited quantity of data
за авторством: Krysenko, Pavlo
Опубліковано: (2025)

Developing a semantic image model using machine learning based on convolutional neural networks
за авторством: Andon, P.I., та інші
Опубліковано: (2020)

Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm
за авторством: Khodnevych, Yaroslav, та інші
Опубліковано: (2025)

Hybrid method for tracking moving objects in video streams under dynamic observation conditions
за авторством: Semko, Oleksiy, та інші
Опубліковано: (2026)

The problem of IC50 prediction for ligand-protein pairs using Transformer architecture under limited resources
за авторством: Krysenko, Pavlo, та інші
Опубліковано: (2026)

Deeplearning-based approach to improving numerical weather forecasts
за авторством: Doroshenko, А.Yu., та інші
Опубліковано: (2023)

Application of machine learning models to predict energy consumption in smart home systems
за авторством: Haidukevych, V.O., та інші
Опубліковано: (2025)

Analysis and pre-processing of video data to improve the quality of vision systems
за авторством: V. O. Bilozerskyi, та інші
Опубліковано: (2023)

Automatic development of deep neural networks for improving numerical meteorological forecast
за авторством: Doroshenko, А.Yu., та інші
Опубліковано: (2024)

Multiparameter approach in the deep geoelectrics
за авторством: Rokityansky, I. I., та інші
Опубліковано: (2021)

Methods for implementing quadrotors autonomy based on hybrid learning methods
за авторством: Ramyk, I.P., та інші
Опубліковано: (2026)

Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121
за авторством: Al-Senaikh, Raed, та інші
Опубліковано: (2025)

Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods
за авторством: Vyzhva, Serhiy, та інші
Опубліковано: (2025)

Using machine learning methods to improve the efficiency of the cosmetological services administration process
за авторством: Zakharova, O.V., та інші
Опубліковано: (2026)

Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects
за авторством: Berestovskii, A. E., та інші
Опубліковано: (2015)

Application of filtering efficiency prediction to hyperspectral data pre-processing
за авторством: Lukin, Volodymyr, та інші
Опубліковано: (2015)

Deep learning for photovoltaic panels segmentation
за авторством: K. Bouzaachane, та інші
Опубліковано: (2023)

Framework of language learning strategies in the cultural context
за авторством: Knyazeva, N.
Опубліковано: (2001)

Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning
за авторством: Malikov, Ruslan, та інші
Опубліковано: (2025)

Method of managing the execution of tasks of a multithreaded program according to a given dependency graph
за авторством: Terentiev, R.V., та інші
Опубліковано: (2024)

Image segmentation of clouds based on deep learning
за авторством: B. P. Rusyn, та інші
Опубліковано: (2020)

Machine vision systems for detection of fast-moving objects in low visibility conditions
за авторством: Tovstenko, L.M., та інші
Опубліковано: (2024)

Some Frameworks for Big Data Analytics and Machine Learning
за авторством: A. A. Ursatev
Опубліковано: (2016)

Prediction of the levels of development of coal industry with regard for risks and critical phenomena in the structure of its productive potential in the global coal market
за авторством: Bilan T.R., та інші
Опубліковано: (2019)