Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49258
Назва: | Оптимізація розпізнавання об’єктів на зображеннях з низькою роздільною здатністю |
Інші назви: | Optimizing object recognition in low resolution images |
Автори: | Панчишин, П. С. Паламар, Михайло Іванович Panchyshyn, P. Palamar, M. |
Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Ternopil Ivan Puluj National Technical University |
Бібліографічний опис: | Панчишин П. С. Оптимізація розпізнавання об’єктів на зображеннях з низькою роздільною здатністю / Панчишин П. С., Паламар Михайло Іванович // Матеріали Ⅷ Міжнародної студентської конференції „Природничі та гуманітарні науки“, 24-25 квітня 2025 року. — Т. : ТНТУ, 2025. — С. 341–342. — (Хімічна та біоінженерія). |
Бібліографічне посилання: | Панчишин П. С., Паламар М. І. Оптимізація розпізнавання об’єктів на зображеннях з низькою роздільною здатністю // Матеріали Ⅷ Міжнародної студентської конференції „Природничі та гуманітарні науки“, Тернопіль, 24-25 квітня 2025 року. 2025. С. 341–342. |
Bibliographic citation (APA): | Panchyshyn, P., & Palamar, M. (2025). Optymizatsiia rozpiznavannia obiektiv na zobrazhenniakh z nyzkoiu rozdilnoiu zdatnistiu [Optimizing object recognition in low resolution images]. Proceedings of the 8th International Student Scientific and Technical Conference “Natural and Humanitarian Sciences. Current Issues”, April 24–25, 2025, Ternopil, 341-342. TNTU. [in Ukrainian]. |
Bibliographic citation (CHICAGO): | Panchyshyn P., Palamar M. (2025) Optymizatsiia rozpiznavannia obiektiv na zobrazhenniakh z nyzkoiu rozdilnoiu zdatnistiu [Optimizing object recognition in low resolution images]. Proceedings of the 8th International Student Scientific and Technical Conference “Natural and Humanitarian Sciences. Current Issues” (Tern., April 24–25, 2025), pp. 341-342 [in Ukrainian]. |
Є частиною видання: | Матеріали Ⅷ міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2025 Proceedings of the 8th International Student Scientific and Technical Conference “Natural and Humanitarian Sciences. Current Issues”, 2025 |
Конференція/захід: | Ⅷ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ |
Журнал/збірник: | Матеріали Ⅷ міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ |
Дата публікації: | 24-кві-2025 |
Дата внесення: | 1-лип-2025 |
Видавництво: | ТНТУ TNTU |
Місце видання, проведення: | Тернопіль Ternopil |
Часове охоплення: | 24-25 квітня 2025 року April 24–25, 2025 |
УДК: | 004.932 |
Кількість сторінок: | 2 |
Діапазон сторінок: | 341-342 |
Початкова сторінка: | 341 |
Кінцева сторінка: | 342 |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49258 |
Власник авторського права: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025 |
Перелік літератури: | 1. David OʼCallaghan, Cian Ryan, Waseem Shariff, Muhammad Ali Farooq, Joe Lemley, Peter Corcoran -Recurrent Super-Resolution Method for Enhancing Low Quality Thermal Facial Data 2022 2. Cheng Ma, Yongming Rao, Yean Cheng, Ce Chen, Jiwen Lu, Jie Zhou - Structure-Preserving Super Resolution With Gradient Guidance 2020 3. Cheng Ma, Zhenyu Jiang, Yongming Rao, Jiwen Lu, Jie Zhou - Deep Face Super-Resolution With Iterative Collaboration Between Attentive Recovery and Landmark Estimation 2020 4. Athanasios Voulodimos, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis, and Eftychios Protopapadakis. Deep learning for computer vision: A brief review. Computational intelligence and neuroscience, 2018 5. M. Chung, Minyoung Jung, Yongil Kim - Enhancing Remote Sensing Image Super-Resolution Guided by Bicubic-Downsampled Low-Resolution Image 2023 6. Giuseppe Masi, D. Cozzolino, L. Verdoliva, G. Scarpa- CNN-based pansharpening of multi-resolution remote-sensing images 2017 7. Xintao Wang, Ke Yu, Shixiang Wu, Jinjin Gu, Yihao Liu, Chao Dong, Chen Change Loy, Y. Qiao, Xiaoou Tang- ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks 2018 8. Xintao Wang, Liangbin Xie, Chao Dong, Ying Shan- Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 2021 |
References: | 1. David OʼCallaghan, Cian Ryan, Waseem Shariff, Muhammad Ali Farooq, Joe Lemley, Peter Corcoran -Recurrent Super-Resolution Method for Enhancing Low Quality Thermal Facial Data 2022 2. Cheng Ma, Yongming Rao, Yean Cheng, Ce Chen, Jiwen Lu, Jie Zhou - Structure-Preserving Super Resolution With Gradient Guidance 2020 3. Cheng Ma, Zhenyu Jiang, Yongming Rao, Jiwen Lu, Jie Zhou - Deep Face Super-Resolution With Iterative Collaboration Between Attentive Recovery and Landmark Estimation 2020 4. Athanasios Voulodimos, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis, and Eftychios Protopapadakis. Deep learning for computer vision: A brief review. Computational intelligence and neuroscience, 2018 5. M. Chung, Minyoung Jung, Yongil Kim - Enhancing Remote Sensing Image Super-Resolution Guided by Bicubic-Downsampled Low-Resolution Image 2023 6. Giuseppe Masi, D. Cozzolino, L. Verdoliva, G. Scarpa- CNN-based pansharpening of multi-resolution remote-sensing images 2017 7. Xintao Wang, Ke Yu, Shixiang Wu, Jinjin Gu, Yihao Liu, Chao Dong, Chen Change Loy, Y. Qiao, Xiaoou Tang- ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks 2018 8. Xintao Wang, Liangbin Xie, Chao Dong, Ying Shan- Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 2021 |
Тип вмісту: | Conference Abstract |
Розташовується у зібраннях: | Ⅷ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2025) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
NHSCI_2025_Panchyshyn_P-Optimizing_object_recognition_341-342.pdf | 677,59 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
NHSCI_2025_Panchyshyn_P-Optimizing_object_recognition_341-342__COVER.png | 962,04 kB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.