Гибридные модели сверточных нейронных сетей YOLO для обнаружения и классификации летающих объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 354-359 |
|---|---|
| Автор: | |
| Інші автори: | |
| Резюме: | 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 |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
2025
|
| Предмети: | |
| Онлайн доступ: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132237 |
| Формат: | Електронний ресурс Частина з книги |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681156 |
| Резюме: | 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 |
|---|