Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/314268
Заглавие документа: Улучшенная модель YOLOv8 для обнаружения мелких объектов на изображениях
Авторы: Ли Чжиюань
Абламейко, С. В.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
Дата публикации: 2024
Издатель: Минск : БГУ
Библиографическое описание источника: Веб-программирование и интернет-технологии (WebConf2024) : материалы 6-й Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 15–16 мая 2024 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: И. М. Галкин (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2024. – С. 285-289.
Аннотация: Обнаружение мелких объектов – ключевая проблема в области компьютерного зрения, имеющая важное применение в сферах обороны, мониторинга дорожного движения и промышленной автоматизации. В данной работе на основе модели YOLOv8n внедряется механизм согласованного внимания Coordinate Attention (CA) и заголовок SEResNeXtBottleneck. для улучшения способности модели обнаруживать малоразмерные объекты. Улучшенная модель была обучена и оценена на наборе данных DOTAv1,\ и результаты показали, что точность обнаружения мелких целей значительно повысилась, а показатели mAP50 и mAP50-95 значительно улучшились
Доп. сведения: Секция 5. Веб-технологии и искусственный интеллект
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/314268
ISBN: 978-985-881-593-6
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2024. Веб-программирование и интернет-технологии (WebConf2024)

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
285-289.pdf901,56 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.