Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52296

Tytuł: Розробка програмної системи для апскейлінгу відеопотоку з використанням методів глибокого навчання та часової узгодженості кадрів
Inne tytuły: 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].
Część publikacji: 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
Konferencja/wydarzenie: Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Journal/kolekcja: Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Data wydania: 24-kwi-2026
Date of entry: 10-cze-2026
Wydawca: ТНТУ
TNTU
Place edycja: Тернопіль
Ternopil
Zakresu czasowego: 24-25 квітня 2026 р.
24-25 April 2026
Promotor: Стоянов, Юрій Миколайович
Stoyanov, Yu. M.
UDC: 004.932.2
004.8
Słowa kluczowe: апскейлінг відео
глибоке навчання
Real-ESRGAN
часова узгодженість
обробка відеопотоку
video upscaling
deep learning
Real-ESRGAN
temporal coherence
video stream processing
Strony: 2
Zakres stron: 357-358
Główna strona: 357
Strona końcowa: 358
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52296
Właściciel praw autorskich: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
Wykaz piśmiennictwa: 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: 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.
Typ zawartości: Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)



Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi