Search results for: mobilenets - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: mobilenets

Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (4)

Search results for: mobilenets

  • Information Assurance Group (IAG)

    Grupa koncentruje się na zarządzaniu ryzykiem i zaufaniem w odniesieniu do różnych cech oprogramowania i systemów informatycznych, np. Bezpieczeństwa, niezawodności i prywatności. Szczególnie interesujące jest pojęcie Trust Case i powiązanej metodologii Trust-it.

  • Architektura Systemów Komputerowych

    Główną tematyką badawczą podejmowaną w Katedrze jest rozwój architektury aplikacji i systemów komputerowych, w szczególności aplikacji i systemów równoległych i rozproszonych. "Architecture starts when you carefully put two bricks together" - stwierdza niemiecki architekt Ludwig Mies von der Rohe. W przypadku systemów komputerowych dotyczy to nie cegieł, a modułów sprzętowych lub programowych. Przez architekturę systemu komputerowego...

  • Grupa zarządzania wiedzą

    Grupa Zarządzania Wiedzą na Politechnice Gdańskiej jest grupą badawczo-rozwojową skupiającą się na obszarach związanych z zarządzaniem wiedzą i informacją. Naszym priorytetem jest opracowanie zestawu narzędzi i metod umożliwiających przetwarzanie i analizowanie dużych ilości informacji przechowywanych w zasobach WWW. Grupa specjalizuje się w ontologicznych metodach reprezentacji i analizy wiedzy, która zapisana jest w sposób ustrukturalizowany...

Other results Pokaż wszystkie wyniki (7)

Search results for: mobilenets

  • Residual MobileNets

    As modern convolutional neural networks become increasingly deeper, they also become slower and require high computational resources beyond the capabilities of many mobile and embedded platforms. To address this challenge, much of the recent research has focused on reducing the model size and computational complexity. In this paper, we propose a novel residual depth-separable convolution block, which is an improvement of the basic...

    Full text to download in external service

  • MobileNet family tailored for Raspberry Pi

    With the advances in systems-on-a-chip technologies, there is a growing demand to deploy intelligent vision systems on low-cost microcomputers. To address this challenge, much of the recent research has focused on reducing the model size and computational complexity of contemporary convolutional neural networks (CNNs). The state-of-the-art lightweight CNN is MobileNetV3. However, it was designed to achieve a good trade-off between...

    Full text available to download

  • Food Classification from Images Using a Neural Network Based Approach with NVIDIA Volta and Pascal GPUs

    Publication

    In the paper we investigate the problem of food classification from images, for the Food-101 dataset extended with 31 additional food classes from Polish cuisine. We adopted transfer learning and firstly measured training times for models such as MobileNet, MobileNetV2, ResNet50, ResNet50V2, ResNet101, ResNet101V2, InceptionV3, InceptionResNetV2, Xception, NasNetMobile and DenseNet, for systems with NVIDIA Tesla V100 (Volta) and...

    Full text available to download

  • Urban scene semantic segmentation using the U-Net model

    Publication

    - Year 2023

    Vision-based semantic segmentation of complex urban street scenes is a very important function during autonomous driving (AD), which will become an important technology in industrialized countries in the near future. Today, advanced driver assistance systems (ADAS) improve traffic safety thanks to the application of solutions that enable detecting objects, recognising road signs, segmenting the road, etc. The basis for these functionalities...

    Full text to download in external service

  • Architektury klasyfikatorów obrazów

    Publication

    - Year 2022

    Klasyfikacja obrazów jest zagadnieniem z dziedziny widzenia komputerowego. Polega na całościowej analizie obrazu i przypisaniu go do jednej lub wielu kategorii (klas). Współczesne rozwiązania tego problemu są w znacznej części realizowane z wykorzystaniem konwolucyjnych głębokich sieci neuronowych (convolutional neural network, CNN). W tym rozdziale opisano przełomowe architektury CNN oraz ewolucję state-of-the-art w klasyfikacji...

    Full text to download in external service