Логотип репозиторію
  • English
  • Українська
  • Увійти
    або
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Логотип репозиторію
  • Фонди та зібрання
  • Пошук за критеріями
  • English
  • Українська
  • Увійти
    або
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
  2. Переглянути за автором

Перегляд за Автор "Hladun, O.V."

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
  • Вантажиться...
    Ескіз
    Документ
    Effectiveness research of using ViT neural network architecture for classifying the destroyed buildings remains
    (2025) Hladun, O.V.; Molchanova, M.O.; Zalutska, O.O.; Mazurets, O.V.; Мазурець, Олександр Вікторович
    This study explores the effectiveness of the Vision Transformer (ViT) neural network for classifying remains of destroyed buildings in post-disaster environments. A software system was developed to preprocess images, train ViT and MobileNetV3 models, and integrate them into a user-friendly application. The models, trained on real-world construction debris images from robotic systems, showed high classification accuracy. Results confirm the ViT model’s potential for reliable, automated damage assessment, supporting faster and safer disaster response.

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Налаштування куків
  • Зворотний зв'язок