|
Ященко А.В., Потапов А.С., Родионов С.А., Жданов И.Н., Щербаков О.В., Петерсон М.В. Применение генеративных моделей глубокого обучения для аппроксимации плотности распределения образов // Оптический журнал. 2019. Т. 86. № 12. С. 29–34. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2019-86-12-29-34
Yashchenko A.V., Potapov A.S., Rodionov S.A., Zhdanov I.N., Shcherbakov O.V., Peterson M.V. Application of generative deep learning models for approximation of image distribution density [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2019. V. 86. № 12. P. 29–34. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2019-86-12-29-34
|
Abstract
|
|
Щербаков О.В., Жданов И.Н., Лушин Я.А. Сверточный автоэнкодер как генеративная модель изображений для задач выделения признаков и восстановления изображений в утерянных областях // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 8. С. 48–53.
Shcherbakov O.V., Zhdanov I.N., Lushin Ya.A. A convolutional autoencoder as a generative model of images for problems of distinguishing attributes and restoring images in missing regions [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2015. V. 82. № 8. P. 48–53.
|
Abstract
|
|
Жданов И.Н., Щербаков О.В. Модификация преобразования Хафа с использованием периодичности восстанавливаемой структуры объектов на изображении // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 8. С. 92–98.
Zhdanov I.N., Shcherbakov O.V. Modifying the Hough transform by using the periodicity of the regenerated structure of objects on an image [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2015. V. 82. № 8. P. 92–98.
|
Abstract
|
|
Жданов И.Н., Потапов А.С., Щербаков О.В. Метод эритрометрии на основе модифицированного преобразования Хафа // Оптический журнал. 2013. Т. 80. № 3. С. 97–100.
Zhdanov I.N., Potapov A.S., Shcherbakov O.V. Erythrometry method based on a modified Hough transform [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2013. V. 80. № 3. P. 97–100.
|
Abstract
|
Back
