Порівняльний аналіз архітектур для виявлення об'єктів на зображеннях
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
В роботі здійснено порівняння ефективності архітектур InceptionResNetV2 та YOLOv5 у виявленні об'єктів на зображеннях. Дослідження включає аналіз алгоритмів та практичне тестування моделей на реальних даних.
The study compared the efficiency of the InceptionResNetV2 and YOLOv5 architectures in object detection on images. The research includes an analysis of the algorithms and practical testing of the models on real data.
The study compared the efficiency of the InceptionResNetV2 and YOLOv5 architectures in object detection on images. The research includes an analysis of the algorithms and practical testing of the models on real data.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Бабійчук І. О., Городецька О. С. Порівняльний аналіз архітектур для виявлення об'єктів на зображеннях // Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20857.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- YOLO Algorithm: Real-Time Object Detection from A to Z [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://kili-technology.com/data-labeling/machine-learning/yolo-algorithm-real-time-objectdetection-from-a-to-z#yolo-v5
- What are convolutional neural networks? [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.ibm.com/topics/convolutional-neural-networks
- Szegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V., & Alemi, A. A., Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning, 2016. – 12p.