В данной работе рассматривается задача сегментации выбоин на автомобильных дорогах с помощью сверточных нейронных сетей семейства YOLOv8. Актуальность исследования подчеркнута статистическим анализом дорожно-транспортных происшествий в России по вине неудовлетворительного состояния дорог и улиц. Проведен обзор общедоступных наборов данных для задач сегментации. Полученный результат лучшей модели YOLOv8s-seg на тестовой выборке бенчмарка UDTIRI сопоставим с SOTA результатами моделей в работе Текстовый файл
|a Сегментация выбоин с помощью сверточной нейронной сети YOLOV8
|f Канаева И. А., Спицын В. Г.
225
1
|a Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
283
|2 RDAcarrier
320
|a Список использованных источников: 12 назв
330
|a В данной работе рассматривается задача сегментации выбоин на автомобильных дорогах с помощью сверточных нейронных сетей семейства YOLOv8. Актуальность исследования подчеркнута статистическим анализом дорожно-транспортных происшествий в России по вине неудовлетворительного состояния дорог и улиц. Проведен обзор общедоступных наборов данных для задач сегментации. Полученный результат лучшей модели YOLOv8s-seg на тестовой выборке бенчмарка UDTIRI сопоставим с SOTA результатами моделей в работе
336
|a Текстовый файл
463
|0 674802
|9 674802
|c Томск
|d 2024
|n Изд-во ТПУ
|o сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–18 апреля 2024 г., Томск
|t Молодежь и современные информационные технологии
|u conference_tpu-2024-C04.pdf
|v С. 262-266
|f ред. кол. А. С. Фадеев, Н. Г. Марков, В. Г. Спицын [и др.]
610
1
|a электронный ресурс
610
1
|a труды учёных ТПУ
610
1
|a сегментация
610
1
|a нейронные сети
610
1
|a дефекты
610
1
|a дорожное покрытие
700
1
|a Канаева
|b И. А.
701
1
|a Спицын
|b В. Г.
|c специалист в области информатики и вычислительной техники
|c профессор Томского политехнического университета, доктор технических наук
|f 1948-
|g Владимир Григорьевич
|9 9740
