Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 4
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (4)
Wyniki wyszukiwania dla: mobilenet
-
Information Assurance Group (IAG)
Potencjał BadawczyGrupa 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.
-
Grupa zarządzania wiedzą
Potencjał BadawczyGrupa 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...
-
Architektura Systemów Komputerowych
Potencjał BadawczyGłówną 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...
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (6)
Wyniki wyszukiwania dla: mobilenet
-
MobileNet family tailored for Raspberry Pi
PublikacjaWith 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...
-
Residual MobileNets
PublikacjaAs 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...
-
Urban scene semantic segmentation using the U-Net model
PublikacjaVision-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...
-
Architektury klasyfikatorów obrazów
PublikacjaKlasyfikacja 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...
-
Food Classification from Images Using a Neural Network Based Approach with NVIDIA Volta and Pascal GPUs
PublikacjaIn 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...