Исследование свёрточных нейронных сетей класса YOLO длямобильных систем детектирования объектов на изображениях; ГрафиКон-2018
| Parent link: | ГрафиКон-2018.— 2018.— [С. 196-199] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | , |
| Summary: | Заглавие с экрана Предлагются свёрточные нейронные сети класса YOLO новой архитектуры для решения задачи детектирования объектов наизображениях с помощью аппаратно-реализованной системы компьютерного зрения. Приводятся результаты анализаэффективности таких сетей в сравнении со свёрточными сетями класса YOLO с другими архитектурами. This article presents new convolutional network architectures of the YOLO class to solve the problem of detecting objects in imagesusing a hardware-based computer vision system. The efficiency analysis results of proposed networks in comparison with convolutionalnetworks of YOLO class with other architectures are presented. |
| Language: | Russian |
| Published: |
2018
|
| Series: | Компьютерное зрение |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.graphicon.ru/html/2018/papers/196-199.pdf |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=664425 |