Інформаційна технологія рoзпізнaвaння oб’єктів нa зoбрaжeннях з викoриcтaнням згoрткoвoї нeйрoннoї мeрeжі
Вантажиться...
Файли
Дата
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
An information technology for object recognition in images is proposed, which is based on the YOLOv2 convolutional neural network. The software implementation of object recognition in images was carried out using Visual Studio, the C# programming language and ML.NET technology for the development of image processing modules and .NET Core for the development of the graphical interface. The developed program has a higher reliability of object recognition in images (95.4%) than a similar program (87.9%), which means that the reliability of object recognition in images is improved by 7.5%..
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Мальцев С. В. Інформаційна технологія рoзпізнaвaння oб’єктів нa зoбрaжeннях з викoриcтaнням згoрткoвoї нeйрoннoї мeрeжі [Електронний ресурс] / С. В. Мальцев, Р. О. Давидюк, О. К. Колесницький // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)», Вінниця, 22 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2023/paper/view/16829.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (1)
- Redmon, J.; Farhadi, A. YOLO9000: Better, Faster, Stronger. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, HI, USA, 21–26 July 2017; pp. 6517– 6525.