Навчання модифікованої моделі YOLOv8 для детекції транспортних засобів на комбінованому датасеті

Романець, В. О.; Бісікало, О. В.; Romanets, V. O.; Bisikalo, O. V.

Навчання модифікованої моделі YOLOv8 для детекції транспортних засобів на комбінованому датасеті

dc.contributor.author	Романець, В. О.	uk
dc.contributor.author	Бісікало, О. В.	uk
dc.contributor.author	Romanets, V. O.	en
dc.contributor.author	Bisikalo, O. V.	en
dc.title	Навчання модифікованої моделі YOLOv8 для детекції транспортних засобів на комбінованому датасеті	uk
dc.date.issued	2026
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.identifier.citation	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.	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.	uk
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28837
dc.identifier.udc	004.932:004.85
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53707
dc.description.abstract	У роботі представлено результати навчання модифікованої моделі YOLOv8-nano з модулями C3GhostCBAM на комбінованому датасеті для детекції транспортних засобів з камер відеоспостереження.	uk
dc.description.abstract	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).	en
dc.subject	YOLOv8	en
dc.subject	детекція об'єктів	uk
dc.subject	глибоке навчання	uk
dc.subject	Ghost-згортки	uk
dc.subject	CBAM	en
dc.subject	датасет DETRAC	uk
dc.subject	транспортні засоби	uk
dc.subject	object detection	en
dc.subject	deep learning	en
dc.subject	Ghost convolutions	en
dc.subject	DETRAC dataset	en
dc.subject	vehicles	en
dc.type	Thesis
dc.language.iso	uk	uk
dc.relation.references	Jocher G., Chaurasia A., Qiu J. Ultralytics YOLOv8. 2023. URL: https://github.com/ultralytics/ultralytics.	en
dc.relation.references	Geiger A., Lenz P., Urtasun R. Are we ready for autonomous driving? The KITTI vision benchmark suite // Proceedings of CVPR. 2012. P. 3354–3361.	en
dc.relation.references	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.	en
dc.date.accessioned	2026-09-03T10:50:59Z
dc.date.available	2026-09-03T10:50:59Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 28837.pdf
Розмір:: 433,11 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 17 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)