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 | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
285-289.pdf | 901,56 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.