Детектирование объектов с использованием сверточных нейронных сетей YOLO11
| Parent link: | Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов: сборник докладов V Международной научно-практической конференции, Томск, 22-24 апреля 2025 г.. С. 164-170.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2025.— conference_tpu-2025-C19.pdf |
|---|---|
| Glavni autor: | |
| Daljnji autori: | |
| Sažetak: | 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 |
| Izdano: |
2025
|
| Teme: | |
| Online pristup: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132095 |
| Format: | Elektronički Poglavlje knjige |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681053 |
| Sažetak: | 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 |
|---|