Детектирование объектов с использованием сверточных нейронных сетей YOLO11; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
| Parent link: | Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов.— 2025.— С. 164-170 |
|---|---|
| Glavni avtor: | |
| Drugi avtorji: | |
| Izvleček: | В данной работе выполнено детектирование транспортных средств на аэрофотоснимках с использованием модели сверточной нейронной сети YOLO11. Экспериментальные исследования проведены с использованием наборов данных CARPK, в котором было реализовано детектирование и подсчет количества автомобильных объектов на изображении. Результаты показывают, что модель YOLO11 обладает способностью точно обнаруживать и определять местоположение автомобильных целей на сложных видах аэрофотосъемки Текстовый файл |
| Jezik: | ruščina |
| Izdano: |
2025
|
| Teme: | |
| Online dostop: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132095 |
| Format: | Elektronski Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681053 |
| Izvleček: | В данной работе выполнено детектирование транспортных средств на аэрофотоснимках с использованием модели сверточной нейронной сети YOLO11. Экспериментальные исследования проведены с использованием наборов данных CARPK, в котором было реализовано детектирование и подсчет количества автомобильных объектов на изображении. Результаты показывают, что модель YOLO11 обладает способностью точно обнаруживать и определять местоположение автомобильных целей на сложных видах аэрофотосъемки Текстовый файл |
|---|