Исследование моделей сверточных нейронных сетей YOLOv5 и YOLOv8 при детектировании летающих объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии

Opis bibliograficzny
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 378-383
1. autor:	Клековкин В. А.
Streszczenie:	Данная работа посвящена исследованию моделей сверточных нейронных сетей (СНС) YOLOv5s и YOLOv8s при объектном детектировании на изображениях летающих объектов (ЛО) в случае их малых размеров (площадь объекта не более 32х32 пикселя) и в случае ЛО на изображениях разных размеров (малые, средние и большие по площади). Созданы два датасета с изображениями ЛО трех классов: птицы, беспилотные летательные аппараты вертолетного и самолетного типов. Первый датасет сформирован по изображениям с ЛО только малых размеров, а второй – по изображениям объектов разных размеров. На каждом из датасетов проведено обучение моделей СНС YOLOv5s и YOLOv8s. Обе модели исследованы на тестовых выборках датасетов. Результаты исследований показали, что обе модели демонстрируют схожие показатели по точности детектирования по метрикам AP0,5 и mAP0,5 для всех классов объектов. Тем не менее, YOLOv8s демонстрирует небольшое преимущество в точности обнаружения объектов по сравнению с YOLOv5s, особенно в случае малых размеров объектов. Обе модели имеют высокие значения усредненной скорости вычислений, но модель YOLOv5s превосходит YOLOv8s по скорости вычислений как при детектировании ЛО малых размеров, так и объектов различных размеров Текстовый файл
Język:	rosyjski
Wydane:	2025
Hasła przedmiotowe:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сверточные нейронные сети детектирование летающие объекты датасет птицы беспилотные летательные аппараты
Dostęp online:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132241
Format:	Elektroniczne Rozdział
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681160