Детектирование летающих объектов на RGB-изображениях с помощью моделей сверточных нейронных сетей семейства YOLOv11; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliographic Details
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2026.— С. 193-198
Main Author:	Кушнарев А. А.
Other Authors:	Небаба С. Г. Степан Геннадьевич, Клековкин В. А.
Summary:	В работе приведены результаты формирования и аугментации датасета для решения задачи объектного детектирования летающих объектов на RGB-изображениях, а также показаны результаты обучения и исследования двух моделей сверточных нейронных сетей семейства YOLOv11. Полученные результаты свидетельствуют, что обе рассмотренные модели подходят для детектирования летающих объектов в реальном времени, незначительно отличаясь по точности и скорости детектирования Текстовый файл
Language:	Russian
Published:	2026
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ нейронные сети YOLOv11 беспилотный летательный аппарат БПЛА RGB-изображения детектирование
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/139087
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=687364

Description
Summary:	В работе приведены результаты формирования и аугментации датасета для решения задачи объектного детектирования летающих объектов на RGB-изображениях, а также показаны результаты обучения и исследования двух моделей сверточных нейронных сетей семейства YOLOv11. Полученные результаты свидетельствуют, что обе рассмотренные модели подходят для детектирования летающих объектов в реальном времени, незначительно отличаясь по точности и скорости детектирования Текстовый файл

Similar Items