Метрична регуляризація нейронних полів випромінювання як основа для семантичної інтеграції з BIM

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГетун, Сергій
dc.contributor.authorІванченко, Г.М.
dc.contributor.authorГетун, Галина
dc.contributor.authorСоломін, Андрій
dc.contributor.authorСкляров, І.О.
dc.date.accessioned2025-10-06T19:22:58Z
dc.date.available2025-10-06T19:22:58Z
dc.date.issued2025-09
dc.description.abstractУ роботі представлено концептуальну рамку, що о᬴рунтовує необхідність метричної регуляризації нейронних полів випромі¬нювання (NeRF) для їх ефективного застосування в архітектурно-буді¬вельній галузі. Проаналізовано ключові розриви, що перешкоджають інте-грації NeRF з BIM, та обґрунтовано твердження, що подолання семан-тичного розриву вимагає досягнення метричної точності. Експеримен-тально на синтетичному датасеті підтверджено ефективність гіпотези про метричну регуляризацію через модифікацію функції втрат. Доведено, що запропонований підхід дозволяє значно підвищити метричну точність моделі.
dc.description.sponsorshipХмельницька обласна організація СНІО України
dc.identifier.citationГетун С. Ю., Іванченко Г. М., Гетун Г. В., Соломін А. В., Скляров І. О. Метрична регуляризація нейронних полів випромінювання як основа для семантичної інтеграції з BIM // Сучасні досягнення в науці та освіті : зб. пр. XX Міжнар. наук. конф., 18–25 верес. 2025 р., м. Нетанія (Ізраїль). Хмельницький : ХНУ, 2025. С. 108-116.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/19581
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subjectNeRF
dc.subjectBIM
dc.subjectбудівництво
dc.subjectцифровий двійник
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectметрична точність
dc.subjectфункція втрат
dc.titleМетрична регуляризація нейронних полів випромінювання як основа для семантичної інтеграції з BIM
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Hetun.pdf
Розмір:
434.2 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Сучасні досягнення в науці та освіті - 2025