Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288521Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Zhuda Yang | |
| dc.date.accessioned | 2022-11-09T09:27:07Z | - |
| dc.date.available | 2022-11-09T09:27:07Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике. В 3 ч. Ч. 2, Респ. Беларусь, Минск, 27–28 окт. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 80-85. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288521 | - |
| dc.description.abstract | With the popularization of environmental awareness, how to correctly and efficiently classify the increasing domestic waste is attracting attention. In this study, the recently released YOLOv7 was used to detect and realize the classification of waste. Use the YOLOv7 model to train the waste data set collected in reality. As the experimental result, the experiment proves that the YOLOv7 model is better than other object detection models | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | A YOLOv7 based visual detection of waste | |
| dc.type | conference paper | |
| Располагается в коллекциях: | 2022. Информационные системы и технологии | |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.