Дослідження та оптимізація методів детекції об’єктів на зображеннях
Вантажиться...
Файли
Дата
2025
Автори
Affiliation
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Державний торговельно-економічний університет
Анотація
Стаття присвячена дослідженню та оптимізації сучасних методів детекції об’єктів на зображеннях із використанням глибокого навчання. Основну увагу зосереджено на порівнянні трьох популярних підходів: YOLO (You Only Look Once), Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) та DETR (DEtection TRansformer). Метою дослідження є оцінка точності, швидкодії та ефективності зазначених методів у різних умовах та на різних датасетах. Результати роботи можуть бути застосовані для вибору оптимального методу в залежності від завдань комп’ютерного зору, таких як відеоспостереження, автономне керування, медична візуалізація тощо.
Опис
Ключові слова
Бібліографічний опис
Подоляк, Б. Ю. (2025). Дослідження та оптимізація методів детекції об’єктів на зображеннях. У А. В. Селіванова (Ред.), Прикладні комп’ютерні технології (с. 107–111). Державний торговельно-економічний університет.