Анализ алгоритмов аугментации изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliografiske detaljer
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 226-229
Hovedforfatter: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Summary:В работе проводится сравнительный анализ 3 алгоритмов аугментации изображений (поворот, отражение, мозаичное размещение) для повышения эффективности обучения сверточных нейронных сетей. Получены результаты точности детектирования объектов с помощью сверточной нейронной сети YOLOv7-Tiny, обученной на нескольких аугментированных датасетах, в задаче обнаружения объектов в воздушном пространстве
Текстовый файл
Sprog:russisk
Udgivet: 2024
Serier:Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
Fag:
Online adgang:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84826
Format: Electronisk Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675440