Wykaz publikacji wybranego autora

Tomasz Kryjak, dr inż.

adiunkt

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-6798-4444 orcid iD

ResearcherID: C-5223-2013

Scopus: 35177649900

PBN: 5e70922c878c28a047391174

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • [referat, 2023]
  • TytułComparative study of subset selection methods for rapid prototyping of 3D object detection algorithms
    AutorzyKonrad LIS, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoMMAR 2023 [Dokument elektroniczny] : 27textsuperscript{th} international conference on Methods and Models in Automation and Robotics : 22–25 August 2023, Międzyzdroje, Poland : on line proceedings : technical papers. — Piscataway : IEEE, cop. 2023. — S. 344–349
  • keywords: point cloud, LiDAR, object detection, PointPillars, CenterPoint, subset selection, MONSPeC, random per class sampling

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MMAR58394.2023.10242454

2
  • [referat, 2023]
  • TytułDetection-segmentation convolutional neural network for autonomous vehicle perception
    AutorzyMaciej Baczmański, Robert Synoczek, Mateusz WĄSALA, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoMMAR 2023 [Dokument elektroniczny] : 27textsuperscript{th} international conference on Methods and Models in Automation and Robotics : 22–25 August 2023, Międzyzdroje, Poland : on line proceedings : technical papers. — Piscataway : IEEE, cop. 2023. — S. 117–122
  • keywords: embedded vision, autonomous vehicle, detection-segmentation convolutional neural network, YOLOP, Hybrid- Nets, MultiTask V3

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MMAR58394.2023.10242398

3
  • [referat, 2023]
  • TytułEnergy efficient hardware acceleration of neural networks with power-of-two quantisation
    AutorzyDominika PRZEWŁOCKA-RUS, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoComputer Vision and Graphics : proceedings of the International Conference on Computer Vision and Graphics ICCVG 2022 : [19-21 September 2022, Warsaw] / eds. Leszek J. Chmielewski, Arkadiusz Orłowski. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2023. — S. 225–236
  • keywords: neural networks, hardware acceleration, energy efficient, power of two quantisation

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-22025-8_16

4
  • [referat, 2023]
  • TytułHigh-definition event frame generation using SoC FPGA devices
    AutorzyKrzysztof BŁACHUT, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoSPA 2023 : Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications : Poznan, 20textsuperscript{th} - 22textsuperscript{nd} September 2023 / IEEE The Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., [etc.]. — [Piscataway] : IEEE, [2023]. — S. 106-111
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.23919/SPA59660.2023.10274447

5
  • [referat, 2023]
  • TytułImplementation of a perception system for autonomous vehicles using a detection-segmentation network in SoC FPGA
    AutorzyMaciej Baczmański, Mateusz WĄSALA, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoApplied Reconfigurable Computing : architectures, tools, and applications : 19th international symposium, ARC 2023 : Cottbus, Germany, September 27-29, 2023 : proceedings / eds. Francesca Palumbo, [et al.]. — Cham : Springer, cop. 2023. — S. 200–211
  • keywords: perception, vitis AI, SoC FPGA, eGPU, detection-segmentation neural network, embedded AI, mecanum wheel vehicle

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-42921-7_14

6
  • [referat, 2023]
  • TytułInterpolation-based event visual data filtering algorithms
    AutorzyMarcin KOWALCZYK, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoCVPRW 2023 [Dokument elektroniczny] : 2023 IEEE/CVF conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops : Vancouver, Canada 18-22 June 2023 : proceedings. — Piscataway : The Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2023. — S. 4056-4064
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/CVPRW59228.2023.00425

7
  • [referat, 2023]
  • TytułMemory-efficient graph convolutional networks for object classification and detection with event cameras
    AutorzyKamil Jeziorek, Andrea Pinna, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoSPA 2023 : Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications : Poznan, 20textsuperscript{th} - 22textsuperscript{nd} September 2023 / IEEE The Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., [etc.]. — [Piscataway] : IEEE, [2023]. — S. 160-165
  • keywords: dynamic vision sensors, Graph Convolutional Networks, event data processing, event camera

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.23919/SPA59660.2023.10274464

8
  • [fragment książki, 2023]
  • TytułPedestrian detection with high-resolution event camera
    AutorzyPiotr WZOREK, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoProgress in Polish artificial intelligence research 4 [Dokument elektroniczny] / ed. by Adam Wojciechowski, Piotr Lipiński. — Łódź : Łódź University of Technology Press, 2023. — S. 55–60
  • keywords: convolutional neural networks, pedestrian detection, event camera, sparse convolutional neural networks

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.34658/9788366741928.7

9
  • [referat, 2023]
  • TytułPointPillars backbone type selection for fast and accurate LiDAR object detection
    AutorzyKonrad LIS, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoComputer Vision and Graphics : proceedings of the International Conference on Computer Vision and Graphics ICCVG 2022 : [19-21 September 2022, Warsaw] / eds. Leszek J. Chmielewski, Arkadiusz Orłowski. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2023. — S. 99–119
  • keywords: LiDAR, PointPillars, YOLOv4, MobilenetV1, CSPDarknet

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-22025-8_8

10
  • [referat, 2023]
  • TytułPower-of-two quantized YOLO network for pedestrian detection with dynamic vision sensor
    AutorzyDominika PRZEWŁOCKA-RUS, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoDSD 2023 [Dokument elektroniczny] : 2023 26th euromicro conference on Digital System Design : 6–8 September 2023, Durres, Albania : proceedings / ed. by Smail Niar, Hamza Ouarnoughi, Amund Skavhaug. — [Piscataway] : The Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2023. — S. 39–45
  • keywords: energy efficiency, pedestrian detection, embedded vision systems, logarithmic quantization, dynamic vision sensor, power of two quantisation

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/DSD60849.2023.00016

11
  • [referat, 2023]
  • TytułReal-time FPGA implementation of the semi-global matching stereo vision algorithm for a 4K/UHD video stream
    AutorzyMariusz Grabowski, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoDesign and architecture for signal and image processing : 16th international workshop, DASIP 2023 : Toulouse, France, January 16–18, 2023 : proceedings / eds. Miguel Chavarrías, Alfonso Rodríguez. — Cham : Springer, cop. 2023. — S. 70–81
  • keywords: FPGA, stereo vision, real time processing, 4K, SGM, ultra HD

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-29970-4_6

12
13
  • [referat, 2023]
  • TytułTraffic sign classification using deep and quantum neural networks
    AutorzySylwia Kuros, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoComputer Vision and Graphics : proceedings of the International Conference on Computer Vision and Graphics ICCVG 2022 : [19-21 September 2022, Warsaw] / eds. Leszek J. Chmielewski, Arkadiusz Orłowski. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2023. — S. 43–55
  • keywords: traffic sign recognition, DCNN, quantum neural networks, GTSRB

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-22025-8_4

14