<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Порівняльний аналіз архітектур для виявлення об'єктів на зображеннях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБабійчук, І. О.uk
dc.contributor.authorГородецька, О. С.uk
dc.titleПорівняльний аналіз архітектур для виявлення об'єктів на зображенняхuk
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationБабійчук 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.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20857
dc.identifier.udc004.932.4
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/41892
dc.description.abstractВ 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.uk
dc.description.abstractThe 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.en
dc.subjectАрхітектуриuk
dc.subjectвиявлення об'єктівuk
dc.subjectалгоритмиuk
dc.subjectмоделіuk
dc.subjectArchitecturesen
dc.subjectobject detectionen
dc.subjectalgorithmsen
dc.subjectmodelsen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesYOLO 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-v5en
dc.relation.referencesWhat are convolutional neural networks? [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.ibm.com/topics/convolutional-neural-networksen
dc.relation.referencesSzegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V., & Alemi, A. A., Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning, 2016. – 12p.en
dc.date.accessioned2024-04-30T07:52:33Z
dc.date.available2024-04-30T07:52:33Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
20857.pdf
Розмір:
389,16 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2024)