1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2026
4. Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Title:	Розробка програмної системи для апскейлінгу відеопотоку з використанням методів глибокого навчання та часової узгодженості кадрів
Other Titles:	Development of a software system for video upscaling using deep learning and temporal frame coherence methods
Authors:	Духній, В. Dukhnii, V.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Bibliographic description (Ukraine):	Духній В. Розробка програмної системи для апскейлінгу відеопотоку з використанням методів глибокого навчання та часової узгодженості кадрів / Духній В. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 357–358. — (Хімічна та біоінженерія).
Bibliographic reference (2015):	Духній В. Розробка програмної системи для апскейлінгу відеопотоку з використанням методів глибокого навчання та часової узгодженості кадрів // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 357–358.
Bibliographic citation (APA):	Dukhnii, V. (2026). Rozrobka prohramnoi systemy dlia apskeilinhu videopotoku z vykorystanniam metodiv hlybokoho navchannia ta chasovoi uzghodzhenosti kadriv [Development of a software system for video upscaling using deep learning and temporal frame coherence methods]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 357-358. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Dukhnii V. (2026) Rozrobka prohramnoi systemy dlia apskeilinhu videopotoku z vykorystanniam metodiv hlybokoho navchannia ta chasovoi uzghodzhenosti kadriv [Development of a software system for video upscaling using deep learning and temporal frame coherence methods]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 357-358 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026 Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
Conference/Event:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Journal/Collection:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Issue Date:	24-ápr-2026
Date of entry:	10-jún-2026
Publisher:	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	24-25 квітня 2026 р. 24-25 April 2026
Supervisor:	Стоянов, Юрій Миколайович Stoyanov, Yu. M.
UDC:	004.932.2 004.8
Keywords:	апскейлінг відео глибоке навчання Real-ESRGAN часова узгодженість обробка відеопотоку video upscaling deep learning Real-ESRGAN temporal coherence video stream processing
Number of pages:	2
Page range:	357-358
Start page:	357
End page:	358
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52296
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
References (Ukraine):	1. Caballero J. et al. Real-Time Video Super-Resolution with Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation // Proceedings of the IEEE CVPR. – 2017. 2. Wang X. et al. Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data // Proceedings of the IEEE/CVF ICCV Workshops. – 2021. 3. Wang X. et al. Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior // Proceedings of the IEEE/CVF CVPR. – 2021.
References (International):	1. Caballero J. et al. Real-Time Video Super-Resolution with Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation, Proceedings of the IEEE CVPR, 2017. 2. Wang X. et al. Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data, Proceedings of the IEEE/CVF ICCV Workshops, 2021. 3. Wang X. et al. Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior, Proceedings of the IEEE/CVF CVPR, 2021.
Content type:	Conference Abstract
Ebben a gyűjteményben:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Minden dokumentum, ami a DSpace rendszerben szerepel, szerzői jogokkal védett. Minden jog fenntartva!