Гибридные модели сверточных нейронных сетей YOLO для обнаружения и классификации летающих объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliographic Details
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 354-359
Main Author:	Демлер И. С.
Other Authors:	Марков Н. Г. Николай Григорьевич (научный руководитель)
Summary:	Для решения задачи объектного детектирования летающих объектов на изображениях предложены две гибридные модели на основе стандартной сверточной нейронной сети YOLOv8s с использованием блоков трансформеров и механизма внимания. Показано, что эти модели по точности детектирования объектов по метрикам AP0,5, mAP0,5 и mAP0,5-0,95 превосходят стандартную модель, а их производительность близка к ее производительности Текстовый файл
Language:	Russian
Published:	2025
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ детектирование летающие объекты модель сверточной нейронной сети YOLOv8 визуальный трансформер механизм внимания
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132237
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681156

Description
Summary:	Для решения задачи объектного детектирования летающих объектов на изображениях предложены две гибридные модели на основе стандартной сверточной нейронной сети YOLOv8s с использованием блоков трансформеров и механизма внимания. Показано, что эти модели по точности детектирования объектов по метрикам AP0,5, mAP0,5 и mAP0,5-0,95 превосходят стандартную модель, а их производительность близка к ее производительности Текстовый файл

Similar Items