ВПЛИВ РОЗДІЛЬНОЇ ЗДАТНОСТІ ВХІДНИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА ПАРАМЕТРИ МОДЕЛЕЙ YOLO ПРИ ДЕТЕКТУВАННІ ОБ’ЄКТІВ
У статті представлено результати дослідження впливу роздільної здатності вхідних зображень на ключові параметри моделей глибокого навчання YOLOv5 і YOLOv8 при виконанні завдань детектування об’єктів. З урахуванням широкого розповсюдження моделей YOLO у сфері комп’ютерного бачення та автоматизації, о...
Saved in:
| Main Author: | Юрій Романович Щебель |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Odessa National Academy of Food Technologies
2025-07-01
|
| Series: | Автоматизация технологических и бизнес-процессов |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://journals.ontu.edu.ua/index.php/atbp/article/view/3115 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ОПТИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ ГІБРИДНОГО ПІДХОДУ
by: Maksym Holikov, et al.
Published: (2025-07-01) -
Навчання моделей згорткових нейронних мереж виявленню об’єктів, сцен і контекстів на зображеннях
by: Роман Орлов, et al.
Published: (2024-11-01) -
Метод формалізації даних при вирішенні задач розпізнавання повітряних об'єктів
by: О.І. Тимочко, et al.
Published: (2020-06-01) -
ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ
by: Oleksii Kondratov, et al.
Published: (2024-12-01) -
Багатоетапний кореляційний алгоритм радіолокаційного розпізнавання повітряних об'єктів
by: С. П. Лещенко
Published: (2022-12-01)