Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/248665| Title: | Применение свёрточных нейронных сетей для задачи детектирования объектов в реальном времени |
| Authors: | Гулицкий, А. А. Чернявская, Э. А. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2020 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) : материалы II Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 23–24 апр. 2020 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2020. – С. 181-185. |
| Abstract: | В работе рассматриваются вопросы, связанные с задачей обнаружения объектов в реальном времени. Проведён сравнительный анализ современных нейросетевых методов, используемых для обнаружения объектов. С помощью пользовательского набора данных была обучена модель на основе архитектуры YOLOv3, способная осуществлять детектирование объектов дорожного трафика в реальном времени. Для повышения показателей точности модели был применён алгоритм, способный улучшить распознавание краёв объектов нейронной сетью |
| Description: | Секция «Системы машинного и глубокого обучения» |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/248665 |
| ISBN: | 978-985-566-942-6 |
| Appears in Collections: | 2020. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 181-185.pdf | 456,45 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.