|
|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2025 |
| 1. |
I. V. Vinokurov, D. A. Frolova, A. I. Ilyin, I. R. Kuznetsov, “Comparative analysis of backbone architectures for instance segmentation of objects in aerial imagery using Mask R-CNN”, Программные системы: теория и приложения, 16:4 (2025), 173–216  |
| 2. |
I. V. Vinokurov, “Improving the accuracy of segmentation masks using a generative-adversarial network model”, Программные системы: теория и приложения, 16:2 (2025), 111–152 |
1
|
| 3. |
I. V. Vinokurov, “Using the Mask R-CNN model for segmentation of real estate objects in aerial photographs”, Программные системы: теория и приложения, 16:1 (2025), 3–44 |
2
|
|
2024 |
| 4. |
I. V. Vinokurov, “Recovering text sequences using deep learning models”, Программные системы: теория и приложения, 15:3 (2024), 75–110 |
| 5. |
I. V. Vinokurov, “Recognition of cadastral coordinates using
convolutional recurrent neural networks”, Программные системы: теория и приложения, 15:1 (2024), 3–30 |
|
2023 |
| 6. |
I. V. Vinokurov, “Recognition of digital sequences using convolutional
neural networks”, Программные системы: теория и приложения, 14:3 (2023), 3–36 |
2
|
| 7. |
I. V. Vinokurov, “Tabular information recognition using convolutional neural networks”, Программные системы: теория и приложения, 14:1 (2023), 3–30 |
2
|
|
2022 |
| 8. |
И. В. Винокуров, “Использование свёрточной нейронной сети для распознавания элементов текста на отсканированных изображениях плохого качества”, Программные системы: теория и приложения, 13:3 (2022), 29–43 ; I. V. Vinokurov, “Using a convolutional neural network to recognize text elements in poor quality scanned images”, Program Systems: Theory and Applications, 13:3 (2022), 45–59 |
5
|
|
