Иcследование применения сверточных нейронных сетей YOLOv8 и YOLO11 при детектировании транспортных средств на аэрофотоснимках

Иcследование применения сверточных нейронных сетей YOLOv8 и YOLO11 при детектировании транспортных средств на аэрофотоснимках

Bibliographic Details
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–17 апреля 2025 г., Томск/ под ред. А. С. Беляева. С. 422-427.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2025.— conference_tpu-2025-C04.pdf
Main Author: Ли Цзюмин
Other Authors: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Summary:В данной работе выполнено детектирование транспортных средств на аэрофотоснимках с помощью модели сверточной нейронной сети YOLOv8 и YOLO11. При обучении данных моделей были проведены ряд экспериментов с различными гиперпараметрами размера партии(batch) с использованием наборов данных CARPK. В результате исследований показано, что модели YOLOv8n и YOLO11n имеют высокие показатели по используемым метрикам оценки точности и имеют способность точно обнаруживать и определять транспортные средства на аэрофотоснимках. Сравнительный анализ результатов показал, что обе модели имеют близкие результаты по используемым метрикам оценки точности, а по скорости вычислений модель YOLO11n превосходит модель YOLOv8n
Текстовый файл
Language:Russian
Published: 2025
Subjects:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
детектирование объектов
сверточная нейронная сеть
YOLOv8
YOLO11
CARPK
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132249
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681177

Similar Items

Similar Items