Навчання модифікованої моделі YOLOv8 для детекції транспортних засобів на комбінованому датасеті
Вантажиться...
Файли
Дата
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
У роботі представлено результати навчання модифікованої моделі YOLOv8-nano з модулями C3GhostCBAM на комбінованому датасеті для детекції транспортних засобів з камер відеоспостереження.
The paper presents the results of training a modified YOLOv8-nano model with C3Ghost-CBAM modules on a combined dataset for vehicle detection from surveillance cameras. A dataset of 11,400 images was formed by combining a custom dataset (2,000 images with challenging conditions) and the public DETRAC dataset (10,000 images).
The paper presents the results of training a modified YOLOv8-nano model with C3Ghost-CBAM modules on a combined dataset for vehicle detection from surveillance cameras. A dataset of 11,400 images was formed by combining a custom dataset (2,000 images with challenging conditions) and the public DETRAC dataset (10,000 images).
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Романець В. О., Бісікало О. В. Навчання модифікованої моделі YOLOv8 для детекції транспортних засобів на комбінованому датасеті // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28837.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Jocher G., Chaurasia A., Qiu J. Ultralytics YOLOv8. 2023. URL: https://github.com/ultralytics/ultralytics.
- Geiger A., Lenz P., Urtasun R. Are we ready for autonomous driving? The KITTI vision benchmark suite // Proceedings of CVPR. 2012. P. 3354–3361.
- Wen L. et al. UA-DETRAC: A benchmark suite for multi-object detection and tracking // Computer Vision and Image Understanding. 2020. Vol. 193. Art. 102907.