Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288828
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Sorokina, V. V. | - |
dc.contributor.author | Ablameyko, S. V. | - |
dc.date.accessioned | 2022-11-11T08:07:23Z | - |
dc.date.available | 2022-11-11T08:07:23Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.citation | Z Beloruss Gos Univ , Mat Inform 2022;2022(2):94-106 | ru |
dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288828 | - |
dc.description.abstract | Human body parts detection is a challenging task, which has a lot of applications. In this paper, we propose an algorithm to detect human body parts on images using the OpenPose neural network and the attention model. The novelty of the proposed algorithm is that it is based on a convolutional neural network that uses non-parametric representation to associate the body parts with people in an image in combination with the attention model that learns to focus on specific regions of the input image. The algorithm is part of the Smart Cropping system developed by the authors with the aim to cut necessary pieces of clothing in images and prepare e-commerce catalogues. © | ru |
dc.language.iso | ru | ru |
dc.publisher | The Belarusian State University | ru |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | ru |
dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | ru |
dc.subject | ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Автоматика. Вычислительная техника | ru |
dc.title | Detection of human body parts on the image using the neural networks and the attention model | ru |
dc.type | article | ru |
dc.rights.license | CC BY 4.0 | ru |
dc.identifier.DOI | 10.33581/2520-6508-2022-2-94-106 | - |
dc.identifier.scopus | 85137068314 | - |
Располагается в коллекциях: | Кафедра веб-технологий и компьютерного моделирования (статьи) |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
4761-Текст статьи-45262-1-10-20220819.pdf | 1,44 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.